論文の概要: Quantum Split Neural Network Learning using Cross-Channel Pooling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.06524v2
• Date: Sat, 8 Apr 2023 08:51:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-11 21:31:05.761669
• Title: Quantum Split Neural Network Learning using Cross-Channel Pooling
• Title（参考訳）: チャネル間プーリングを用いた量子分割ニューラルネットワーク学習
• Authors: Won Joon Yun, Hankyul Baek, Joongheon Kim
• Abstract要約: 本研究では,量子分割学習(QSL)という新しい手法を提案する。 QNNによって促進される量子状態トモグラフィーの特徴的な特性を活かす技術であるクロスチャネルプーリングが導入された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.261689483681145
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In recent years, the field of quantum science has attracted significant interest across various disciplines, including quantum machine learning, quantum communication, and quantum computing. Among these emerging areas, quantum federated learning (QFL) has gained particular attention due to the integration of quantum neural networks (QNNs) with traditional federated learning (FL) techniques. In this study, a novel approach entitled quantum split learning (QSL) is presented, which represents an advanced extension of classical split learning. Previous research in classical computing has demonstrated numerous advantages of split learning, such as accelerated convergence, reduced communication costs, and enhanced privacy protection. To maximize the potential of QSL, cross-channel pooling is introduced, a technique that capitalizes on the distinctive properties of quantum state tomography facilitated by QNNs. Through rigorous numerical analysis, evidence is provided that QSL not only achieves a 1.64\% higher top-1 accuracy compared to QFL but also demonstrates robust privacy preservation in the context of the MNIST classification task.
• Abstract（参考訳）: 近年、量子科学の分野は、量子機械学習、量子通信、量子コンピューティングなど、様々な分野において大きな関心を集めている。 これらの新興分野のうち、量子フェデレーション学習(qfl)は、量子ニューラルネットワーク(qnns)と従来のフェデレーション学習(fl)技術の統合によって特に注目されている。 本研究では,量子分割学習(qsl)という,古典的分割学習の高度な拡張を表現した新しい手法を提案する。 従来の古典的コンピューティングの研究は、収束の加速、通信コストの低減、プライバシー保護の強化など、分割学習の多くの利点を実証している。 QSLの可能性を最大化するために、QNNによって促進される量子状態トモグラフィーの特徴的な特性を生かしたクロスチャネルプール技術が導入された。 厳密な数値解析により、QSLはQFLよりも1.64\%高いトップ-1の精度を達成するだけでなく、MNIST分類タスクの文脈で堅牢なプライバシー保護を示す証拠が提供される。

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