2000年，Narayanan等人对不同结构的量子神经网 络进行了研究，指出量子神经网络相比传统神经网 络训练更加高效，但全量子结构的网络模型并非更 优。同年，Ezhov等人对量子神经网络进行了综述 性研究；同时Matsuⅰ首次提出了通过量子比特作为 神经元，使用量子旋转门和受控非门构造神经网络
2000 年，Narayanan 等人对不同结构的量子神经网 络进行了研究，指出量子神经网络相比传统神经网 络训练更加高效，但全量子结构的网络模型并非更 优 。同年，Ezhov 等人对量子神经网络进行了综述 性研究；同时Matsui 首次提出了通过量子比特作为 神经元，使用量子旋转门和受控非门构造神经网络
2001年，Gupta发现可使用阀值电路（threshold circuits)构建量子神经网络，该方案相比传统方案需 要更少的资源，同时他也证明该网络的计算本质上等同 传统方法。同年，Altaisky提出了一种物理上简单可 行的量子神经网络，该量子神经网络的输入输出可用偏 振光实现，网络的权重可用平面分束器实现
2001 年，Gupta 发现可使用阀值电路（threshold circuits）构建量子神经网络，该方案相比传统方案需 要更少的资源，同时他也证明该网络的计算本质上等同 传统方法 。同年，Altaisky 提出了一种物理上简单可 行的量子神经网络，该量子神经网络的输入输出可用偏 振光实现，网络的权重可用平面分束器实现