量子神经网络（Quantum Neural Network，简称QNN）是量子计算与神经网络相结合的一种新型计算模型。它旨在利用量子计算的优势，如量子并行性、量子纠缠等，来提高神经网络在处理复杂问题时的效率和能力。
量子神经网络的基本思想是将传统的神经网络模型与量子计算的基本原理相结合。以下是量子神经网络的一些关键特点：
1. 量子比特（Qubits）作为神经元：在量子神经网络中，传统的神经元被量子比特所取代。量子比特可以同时表示0和1的状态，这种叠加态是量子计算并行性的基础。
2. 量子门操作：在量子神经网络中，量子比特通过量子门进行操作，这些操作可以模拟神经网络中的权重更新和激活函数。
3. 量子纠缠：量子比特之间的纠缠可以增强量子神经网络的信息处理能力，使得网络能够处理更复杂的问题。
4. 量子并行性：由于量子比特可以同时表示多个状态，量子神经网络在处理大量数据时可以显著提高计算速度。
5. 量子梯度下降：为了训练量子神经网络，需要使用量子版本的梯度下降算法，如变分量子梯度下降（VQGD）。
量子神经网络在理论上具有很大的潜力，但在实际应用中仍面临许多挑战，例如量子硬件的限制、算法的优化等。尽管如此，随着量子计算技术的不断发展，量子神经网络有望在未来为解决复杂问题提供新的思路和方法。
