通過 QRAM，我們可以將一個具有 N 維的向量編碼進只有 log N 個 qubits 中，能夠以非常簡明節省的量子方式表達一筆古典的數據。
量子計算的先驅 John Preskill 認為， 量子計算在深度學習上是具有潛力但未知的，值得進一步探索。量子計算對機器學習有很大幫助的是 QRAM 的概念，量子隨機訪問存儲器（quantum random access memory) 。通過 QRAM，我們可以將一個具有 N 維的向量編碼進只有 log N 個 qubits 中，能夠以非常簡明節省的量子方式表達一筆古典的數據。