量子神经网络经典基线NFS提出

2026年10月3日，arXiv cs.LG 分类下发表研究，提出 Neural Fourier Surrogates（NFS），一种随机经典神经网络架构，可在与数据重上传量子神经网络（QNN）相同的有限傅里叶级数支撑上高效学习系数。报道称，在多个表格基准数据集上，NFS 的分类性能与 Random Fourier Features 模型等经典基线相当，并与数据重上传 QNN 表现接近；结合合成数据上傅里叶谱的对比分析，NFS 可作为评估 QNN 性能的天然经典基线。目前该事件仅有这一篇报道，后续进展有待观察。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。