論文の概要: Federated learning with distributed fixed design quantum chips and
quantum channels
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.13421v1
- Date: Wed, 24 Jan 2024 12:32:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-25 14:45:49.440497
- Title: Federated learning with distributed fixed design quantum chips and
quantum channels
- Title（参考訳）: 分散固定設計量子チップと量子チャネルを用いたフェデレーション学習
- Authors: Ammar Daskin
- Abstract要約: 古典的なフェデレーション学習におけるプライバシは、クライアントからのエンジニアによるクエリを使用することで、局所的な勾配結果を使用することによって破ることができる。
本稿では,集中型サーバから送信される量子状態に基づいて,固定設計量子チップを動作させる量子フェデレート学習モデルを提案する。
- 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: The privacy in classical federated learning can be breached through the use
of local gradient results by using engineered queries from the clients.
However, quantum communication channels are considered more secure because the
use of measurements in the data causes some loss of information, which can be
detected. Therefore, the quantum version of federated learning can be used to
provide more privacy. Additionally, sending an $N$ dimensional data vector
through a quantum channel requires sending $\log N$ entangled qubits, which can
provide exponential efficiency if the data vector is obtained as quantum
states.
In this paper, we propose a quantum federated learning model where fixed
design quantum chips are operated based on the quantum states sent by a
centralized server. Based on the coming superposition states, the clients
compute and then send their local gradients as quantum states to the server,
where they are aggregated to update parameters. Since the server does not send
model parameters, but instead sends the operator as a quantum state, the
clients are not required to share the model. This allows for the creation of
asynchronous learning models. In addition, the model as a quantum state is fed
into client-side chips directly; therefore, it does not require measurements on
the upcoming quantum state to obtain model parameters in order to compute
gradients. This can provide efficiency over the models where parameter vector
is sent via classical or quantum channels and local gradients are obtained
through the obtained values of these parameters.
- Abstract（参考訳）: 古典的なフェデレーション学習におけるプライバシは、クライアントからのエンジニアリングクエリを使用することで、ローカル勾配結果を使用することで破ることができる。
しかし、量子通信チャネルは、データ内の測定値を使用することが何らかの情報損失を引き起こし、検出できるため、より安全であると考えられている。
したがって、フェデレーション学習の量子バージョンは、より多くのプライバシーを提供するために使用できる。
さらに、量子チャネルを通して$N$の次元データベクトルを送信するには、$\log N$ entangled qubitsを送信する必要がある。
本稿では,集中型サーバが送信する量子状態に基づいて,固定設計量子チップを動作させる量子フェデレーション学習モデルを提案する。
来るべき重ね合わせ状態に基づいて、クライアントは計算し、そのローカル勾配を量子状態としてサーバに送信し、パラメータを更新するために集約される。
サーバはモデルパラメータを送信せず、代わりに演算子を量子状態として送信するため、クライアントはモデルを共有する必要はない。
これにより、非同期学習モデルの作成が可能になる。
さらに、量子状態としてのモデルは直接クライアント側のチップに供給されるため、勾配を計算するためにモデルパラメータを取得するために次の量子状態の測定を必要としない。
これにより、パラメータベクトルが古典的あるいは量子的チャネルを介して送信され、これらのパラメータの得られた値によって局所勾配が得られるモデルよりも効率が良い。
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