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2025年量子机器学习算法优化实战习题.docx

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    2025年量子机器学习算法优化实战习题

    一、单选题（共15题）

    1.以下哪项是量子机器学习中的参数高效微调技术？

    A.INT8对称量化

    B.LoRA(Low-RankAdaptation)

    C.知识蒸馏

    D.模型并行策略

    答案：B

    解析：LoRA(Low-RankAdaptation)是一种参数高效微调技术，通过引入低秩矩阵来微调模型参数，能够有效减少模型参数的数量，降低计算复杂度，参考《量子机器学习算法与优化》2025版第4章。

    2.在量子机器学习中，以下哪种技术主要用于解决梯度消失问题？

    A.动态神经网络

    B.集成学习

    C.梯度正则化

    D.神经架构有哪些信誉好的足球投注网站

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