基于量子机器学习的情感特征提取有何理论优势？热门官方

更新于2025/12/1 16:47:23

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回答：量子机器学习（QML）利用量子叠加与纠缠特性，可高效处理情感的高维非线性特征（如面部表情的100+关键点组合）。理论优势：① 指数级加速：量子并行性可在O(logN)时间内搜索情感特征空间（经典算法需O(N)）；② 高维特征编码：量子态可编码传统计算机无法处理的复杂特征关联（如“眼神躲闪+摸鼻子”的组合暗示说谎）。目前处于概念验证阶段，模拟显示QML在情感特征提取中的速度较经典SVM快100倍，但需量子硬件支持。

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