变分量子分类器（Variational Quantum Classifier，简称VQC）是一种利用量子计算技术进行分类任务的机器学习算法。它属于量子机器学习算法家族，旨在利用量子计算机的计算能力，潜在地提升经典机器学习方法的性能。
VQC的基本思想是使用一个量子电路，也称为变分量子电路，将输入数据编码并映射到量子态上。然后，使用量子门和测量操作对这些量子态进行操作，以提取与分类任务相关的特征。最后，处理测量结果，并将其用于为输入数据分配类别标签。
VQC将经典优化技术与量子计算相结合。在训练过程中，将变分量子电路在量子计算机或模拟器上重复执行，并将结果与训练数据的真实标签进行比较。通过迭代地调整变分量子电路的参数，使其在预测标签与真实标签之间的差异上最小化代价函数。这个优化过程旨在找到最优的量子电路配置，从而最大化分类准确性。虽然看起来很简单，但这种混合计算体系结构存在很多的挑战。
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