論文の概要: Quantum Federated Learning: Analysis, Design and Implementation
Challenges
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.15708v1
- Date: Tue, 27 Jun 2023 07:39:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-29 17:02:05.099112
- Title: Quantum Federated Learning: Analysis, Design and Implementation
Challenges
- Title（参考訳）: 量子フェデレーション学習 : 分析,設計,実装の課題
- Authors: Dev Gurung, Shiva Raj Pokhrel, Gang Li
- Abstract要約: 量子フェデレートラーニング(QFL)は、量子コンピューティングと機械学習の進歩によって大きな注目を集めている。
本稿では,QFLの現状を包括的に概観し,既存の文献における重要な知識ギャップに対処することを目的とする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.836640510604422
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum Federated Learning (QFL) has gained significant attention due to
quantum computing and machine learning advancements. As the demand for QFL
continues to surge, there is a pressing need to comprehend its intricacies in
distributed environments. This paper aims to provide a comprehensive overview
of the current state of QFL, addressing a crucial knowledge gap in the existing
literature. We develop ideas for new QFL frameworks, explore diverse use cases
of applications, and consider the critical factors influencing their design.
The technical contributions and limitations of various QFL research projects
are examined while presenting future research directions and open questions for
further exploration.
- Abstract（参考訳）: 量子フェデレートラーニング(QFL)は、量子コンピューティングと機械学習の進歩によって大きな注目を集めている。
QFLの需要が急増するにつれ、分散環境での複雑さを理解する必要性が高まっている。
本稿では,QFLの現状を包括的に概観し,既存の文献における重要な知識ギャップに対処することを目的とする。
我々は、新しいQFLフレームワークのアイデアを開発し、アプリケーションの多様なユースケースを調査し、設計に影響を及ぼす重要な要素について考察する。
様々なQFL研究プロジェクトの技術的コントリビューションと限界について検討し、今後の研究方向性と今後の探索に向けたオープンな質問について述べる。
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