論文の概要: Quantum Federated Learning for Distributed Quantum Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.12913v2
• Date: Fri, 26 Apr 2024 13:37:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-29 18:37:21.914659
• Title: Quantum Federated Learning for Distributed Quantum Networks
• Title（参考訳）: 分散量子ネットワークのための量子フェデレーション学習
• Authors: Kai Yu, Fei Gao, Song Lin,
• Abstract要約: 本稿では,量子力学の興味深い特徴を利用した分散量子ネットワークのための量子フェデレーション学習を提案する。 分散量子ネットワーク内のクライアントがローカルモデルをトレーニングするのを助けるために、量子勾配降下アルゴリズムが提供される。 量子セキュアなマルチパーティ計算プロトコルを設計し,中国の残差定理を用いた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.766446130011706
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated learning is a framework that can learn from distributed networks. It attempts to build a global model based on virtual fusion data without sharing the actual data. Nevertheless, the traditional federated learning process encounters two main challenges: high computational cost and message transmission security. To address these challenges, we propose a quantum federated learning for distributed quantum networks by utilizing interesting characteristics of quantum mechanics. First, we give two methods to extract the data information to the quantum state. It can cope with different acquisition frequencies of data information. Next, a quantum gradient descent algorithm is provided to help clients in the distributed quantum networks to train local models. In other words, the algorithm gives the clients a mechanism to estimate the gradient of the local model in parallel. Compared with the classical counterpart, the proposed algorithm achieves exponential acceleration in dataset scale and quadratic speedup in data dimensionality. And, a quantum secure multi-party computation protocol is designed, which utilizes the Chinese residual theorem. It could avoid errors and overflow problems that may occur in the process of large number operation. Security analysis shows that this quantum protocol can resist common external and internal attacks. Finally, to demonstrate the effectiveness of the proposed framework, we use it to the train federated linear regression model and execute essential computation steps on the Qiskit quantum computing framework.
• Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(Federated Learning)は、分散ネットワークから学ぶことのできるフレームワークである。 実際のデータを共有せずに、仮想融合データに基づいたグローバルモデルの構築を試みる。 それでも、従来の連合学習プロセスでは、高い計算コストとメッセージ送信セキュリティという2つの大きな課題に直面している。 これらの課題に対処するために,量子力学の興味深い特徴を利用した分散量子ネットワークのための量子フェデレーション学習を提案する。 まず、量子状態にデータ情報を抽出する2つの方法を提案する。 データ情報の異なる取得頻度に対処できる。 次に、分散量子ネットワーク内のクライアントがローカルモデルをトレーニングするのを助けるために、量子勾配降下アルゴリズムが提供される。 言い換えれば、アルゴリズムはクライアントに局所モデルの勾配を並列に推定するメカニズムを与える。 従来のアルゴリズムと比較して,提案アルゴリズムはデータセットスケールの指数加速度とデータ次元の2次高速化を実現する。 また,中国の残差定理を用いて,量子セキュアなマルチパーティ計算プロトコルを設計する。 多数の操作の過程で発生するエラーやオーバーフローの問題を回避することができる。 セキュリティ分析は、この量子プロトコルが共通の外部攻撃や内部攻撃に抵抗できることを示している。 最後に,提案フレームワークの有効性を示すために,列車連系線形回帰モデルを用いて,Qiskit量子コンピューティングフレームワーク上で本質的な計算ステップを実行する。

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