論文の概要: Exact Decomposition of Quantum Channels for Non-IID Quantum Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.00768v1
• Date: Fri, 2 Sep 2022 00:38:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-05 12:14:31.332354
• Title: Exact Decomposition of Quantum Channels for Non-IID Quantum Federated Learning
• Title（参考訳）: 非iid量子フェデレート学習における量子チャネルの完全分解
• Authors: Haimeng Zhao
• Abstract要約: フェデレーション・ラーニング(Federated Learning)とは、データセキュリティとプライバシを保護しながら、複数のクライアントから分散化されたデータで機械学習を実行するタスクである。 クライアントのデータが独立で同一分散されていない場合(IID)、従来のフェデレーションアルゴリズムの性能は低下する。 我々は,グローバルな量子チャネルを局所密度推定器の助けを借りて,各クライアントが訓練したチャネルに正確に分解できることを証明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated learning refers to the task of performing machine learning with decentralized data from multiple clients while protecting data security and privacy. Works have been done to incorporate quantum advantage in such scenarios. However, when the clients' data are not independent and identically distributed (IID), the performance of conventional federated algorithms deteriorates. In this work, we explore this phenomenon in the quantum regime with both theoretical and numerical analysis. We further prove that a global quantum channel can be exactly decomposed into channels trained by each client with the help of local density estimators. It leads to a general framework for quantum federated learning on non-IID data with one-shot communication complexity. We demonstrate it on classification tasks with numerical simulations.
• Abstract（参考訳）: フェデレーション・ラーニング(Federated Learning)とは、データセキュリティとプライバシを保護しながら、複数のクライアントからの分散データで機械学習を実行するタスクである。 このようなシナリオに量子アドバンテージを組み込む作業が実施されている。 しかし、クライアントのデータが独立で同一分散されていない場合(IID)、従来のフェデレーションアルゴリズムの性能は低下する。 本研究では,この現象を理論と数値解析の両方を用いて量子構造で探究する。 さらに、局所密度推定器の助けを借りて、グローバルな量子チャネルを各クライアントが訓練したチャネルに正確に分解できることを示す。 これは、ワンショット通信複雑性を持つ非IIDデータの量子フェデレーション学習のための一般的なフレームワークにつながります。 数値シミュレーションによる分類タスクでこれを実証する。

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