human
2. 量子神经网络
有关分类图像的量子电路结构的指导很少。由于分类基于对量子位读数的期望，因此，<a href="https://arxiv.org/pdf/1802.06002.pdf" class="external">Farhi 等人</a>提出使用两个量子位门，从而始终根据量子位读数进行响应。这在一定程度上与在像素中运行一个小的<a href="https://arxiv.org/abs/1511.06464" class="external">酉 RNN</a> 类似。
2.1 构建模型电路
下面的示例介绍了这种分层方式。每个层使用同一个门的 <em>n</em> 个实例，其中每个数据量子位根据量子位读数进行响应。
首先，我们来看一个将这些门的层添加到电路的简单类："
Please write code following the instructions in jupyter notebook style.
 ... Write me a code to 2?
assistant
#Here is code to 2.

class CircuitLayerBuilder():
    def __init__(self, data_qubits, readout):
        self.data_qubits = data_qubits
        self.readout = readout
    
    def add_layer(self, circuit, gate, prefix):
        for i, qubit in enumerate(self.data_qubits):
            symbol = sympy.Symbol(prefix + '-' + str(i))
            circuit.append(gate(qubit, self.readout)**symbol)