論文の概要: FedQNN: Federated Learning using Quantum Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10861v1
• Date: Sat, 16 Mar 2024 08:58:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-19 21:25:31.271478
• Title: FedQNN: Federated Learning using Quantum Neural Networks
• Title（参考訳）: FedQNN: 量子ニューラルネットワークを用いたフェデレーションラーニング
• Authors: Nouhaila Innan, Muhammad Al-Zafar Khan, Alberto Marchisio, Muhammad Shafique, Mohamed Bennai,
• Abstract要約: 本研究では,分散ネットワークを用いた量子機械学習(QML)モデルをトレーニングするためのフレームワークとして,量子フェデレートラーニング(QFL)の革新的な領域について検討する。 提案するFederated Quantum Neural Network (FedQNN) フレームワークは,QMLの特徴と古典的フェデレーション学習の原理を融合した最先端のソリューションとして出現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9554540293311864
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this study, we explore the innovative domain of Quantum Federated Learning (QFL) as a framework for training Quantum Machine Learning (QML) models via distributed networks. Conventional machine learning models frequently grapple with issues about data privacy and the exposure of sensitive information. Our proposed Federated Quantum Neural Network (FedQNN) framework emerges as a cutting-edge solution, integrating the singular characteristics of QML with the principles of classical federated learning. This work thoroughly investigates QFL, underscoring its capability to secure data handling in a distributed environment and facilitate cooperative learning without direct data sharing. Our research corroborates the concept through experiments across varied datasets, including genomics and healthcare, thereby validating the versatility and efficacy of our FedQNN framework. The results consistently exceed 86% accuracy across three distinct datasets, proving its suitability for conducting various QML tasks. Our research not only identifies the limitations of classical paradigms but also presents a novel framework to propel the field of QML into a new era of secure and collaborative innovation.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,分散ネットワークを用いた量子機械学習(QML)モデルをトレーニングするためのフレームワークとして,量子フェデレートラーニング(QFL)の革新的な領域について検討する。 従来の機械学習モデルは、データプライバシや機密情報の露出に関する問題に悩まされることが多い。 提案するFederated Quantum Neural Network (FedQNN) フレームワークは,QMLの特徴と古典的フェデレーション学習の原理を融合した最先端のソリューションとして出現する。 この研究はQFLを徹底的に調査し、分散環境でのデータ処理をセキュアにし、直接的なデータ共有なしに協調学習を促進する能力を強調している。 我々の研究は、ゲノム学や医療を含むさまざまなデータセットの実験を通じてこの概念を裏付け、FedQNNフレームワークの汎用性と有効性を検証する。 結果は3つの異なるデータセットに対して86%の精度を一貫して上回り、様々なQMLタスクを実行するのに適していることが証明された。 我々の研究は古典的パラダイムの限界を識別するだけでなく、QMLの分野をセキュアで協調的なイノベーションの新しい時代へと発展させる新しい枠組みも提示する。

関連論文リスト

• Optimizer-Dependent Generalization Bound for Quantum Neural Networks [5.641998714611475]
  量子ニューラルネットワーク(QNN)は、量子機械学習における複雑なタスクに対処する上で重要な役割を果たす。 学習アルゴリズム安定性のレンズによるQNNの一般化特性について検討する。 我々の研究は量子機械学習にQNNを適用するための実践的な洞察を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-27T17:22:34Z)
• Regression and Classification with Single-Qubit Quantum Neural Networks [0.0]
  我々は、回帰処理と分類処理の両方にリソース効率が高くスケーラブルなSQQNN(Single-Qubit Quantum Neural Network)を使用する。 分類にはTaylor級数にインスパイアされた新しいトレーニング手法を導入する。 SQQNNは、MNISTデータセットを含む回帰および分類タスクにおいて、事実上エラーのない、強力なパフォーマンスを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-12T17:35:36Z)
• FL-QDSNNs: Federated Learning with Quantum Dynamic Spiking Neural Networks [4.635820333232683]
  本稿では,FL-QDSNN(Federated Learning-Quantum Dynamic Spiking Neural Networks)フレームワークを紹介する。 私たちのフレームワークの中心は、量子スパイキングニューラルネットワーク(QSNN)における量子ゲートを活性化するための新しい動的しきい値機構である。 我々のFL-QDSNNsフレームワークは、Irisデータセットで94%の精度を示し、既存のQuantum Federated Learning(QFL)アプローチを著しく上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-03T09:08:33Z)
• Federated Quantum Long Short-term Memory (FedQLSTM) [58.50321380769256]
  量子フェデレーション学習(QFL)は、量子機械学習(QML)モデルを使用して、複数のクライアント間の協調学習を容易にする。 関数の近似に時間的データを利用するQFLフレームワークの開発に前向きな作業は行われていない。 量子長短期メモリ(QLSTM)モデルと時間データを統合する新しいQFLフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-21T21:40:47Z)
• Foundations of Quantum Federated Learning Over Classical and Quantum Networks [59.121263013213756]
  量子フェデレーション学習(QFL)は、古典的フェデレーション学習(FL)の利点と量子技術の計算能力を統合する新しいフレームワークである。 QFLは古典的通信網と量子的通信網の両方に展開できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-23T02:56:00Z)
• ShadowNet for Data-Centric Quantum System Learning [188.683909185536]
  本稿では,ニューラルネットワークプロトコルと古典的シャドウの強みを組み合わせたデータ中心学習パラダイムを提案する。 ニューラルネットワークの一般化力に基づいて、このパラダイムはオフラインでトレーニングされ、これまで目に見えないシステムを予測できる。 量子状態トモグラフィーおよび直接忠実度推定タスクにおいて、我々のパラダイムのインスタンス化を示し、60量子ビットまでの数値解析を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-22T09:11:53Z)
• A didactic approach to quantum machine learning with a single qubit [68.8204255655161]
  我々は、データ再ロード技術を用いて、単一のキュービットで学習するケースに焦点を当てる。 我々は、Qiskit量子コンピューティングSDKを用いて、おもちゃと現実世界のデータセットに異なる定式化を実装した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-23T18:25:32Z)
• Entangled Datasets for Quantum Machine Learning [0.0]
  代わりに量子状態からなる量子データセットを使うべきだと我々は主張する。 NTangledデータセットの状態を生成するために量子ニューラルネットワークをどのように訓練するかを示す。 また、拡張性があり、量子回路によって準備された状態で構成される、別の絡み合いベースのデータセットについても検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-08T02:20:13Z)
• The dilemma of quantum neural networks [63.82713636522488]
  量子ニューラルネットワーク(QNN)は、古典的な学習モデルに対して何の恩恵も与えないことを示す。 QNNは、現実世界のデータセットの一般化が不十分な、極めて限られた有効モデル能力に悩まされている。 これらの結果から、現在のQNNの役割を再考し、量子的優位性で現実の問題を解決するための新しいプロトコルを設計せざるを得ない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-09T10:41:47Z)
• Quantum Federated Learning with Quantum Data [87.49715898878858]
  量子機械学習(QML)は、量子コンピューティングの発展に頼って、大規模な複雑な機械学習問題を探求する、有望な分野として登場した。 本稿では、量子データ上で動作し、量子回路パラメータの学習を分散的に共有できる初めての完全量子連合学習フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-30T12:19:27Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。