論文の概要: Training quantum machine learning model on cloud without uploading the data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.04602v1
- Date: Fri, 6 Sep 2024 20:14:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-10 21:42:30.190569
- Title: Training quantum machine learning model on cloud without uploading the data
- Title(参考訳): データをアップロードせずにクラウド上で量子機械学習モデルを訓練する
- Authors: Guang Ping He,
- Abstract要約: 本稿では,入力データを符号化する前にパラメータ化量子回路を動作させる手法を提案する。
また、後に古典的な計算を用いて大量のデータを効果的に符号化することも可能である。
- 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: Based on the linearity of quantum unitary operations, we propose a method that runs the parameterized quantum circuits before encoding the input data. It enables a dataset owner to train machine learning models on quantum cloud computation platforms, without the risk of leaking the information of the data. It is also capable of encoding a huge number of data effectively at a later time using classical computations, thus saving the runtime on quantum computation devices. The trained quantum machine learning model can be run completely on classical computers, so that the dataset owner does not need to have any quantum hardware, nor even quantum simulators. Moreover, the method can mitigate the encoding bottom neck by reducing the required circuit depth from $O(2^{n})$ to $n/2$. These results manifest yet another advantage of quantum and quantum-inspired machine learning models over existing classical neural networks, and broaden the approaches for data security.
- Abstract(参考訳): 量子ユニタリ演算の線形性に基づいて,入力データを符号化する前にパラメータ化量子回路を動作させる手法を提案する。
データセット所有者は、データの情報をリークするリスクなく、量子クラウド計算プラットフォーム上で機械学習モデルをトレーニングすることができる。
また、後に古典的な計算を用いて大量のデータを効率的にエンコードできるため、量子計算デバイス上でのランタイムの節約も可能である。
トレーニングされた量子機械学習モデルは、古典的なコンピュータで完全に実行できるため、データセットの所有者は量子ハードウェアも量子シミュレータも必要としない。
さらに、必要な回路深さを$O(2^{n})$から$n/2$に減らして、符号化下首を緩和することができる。
これらの結果は、既存の古典的ニューラルネットワークよりも量子と量子にインスパイアされた機械学習モデルのもう1つの利点を示し、データセキュリティに対するアプローチを広げている。
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