論文の概要: Training quantum machine learning models on cloud without uploading the data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.04602v2
- Date: Mon, 07 Oct 2024 20:19:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-10 14:30:41.374424
- Title: Training quantum machine learning models 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。
これにより、データセット所有者は、量子クラウド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:
- Abstract: Based on the linearity of quantum unitary operations, we propose a method that runs the parameterized quantum circuits before encoding the input data. This enables a dataset owner to train machine learning models on quantum cloud computation platforms, without the risk of leaking the information about the data. It is also capable of encoding a vast amount of data effectively at a later time using classical computations, thus saving runtime on quantum computation devices. The trained quantum machine learning models can be run completely on classical computers, meaning the dataset owner does not need to have any quantum hardware, nor even quantum simulators. Moreover, our method mitigates the encoding bottleneck by reducing the required circuit depth from $O(2^{n})$ to $O(n)$, and relax the tolerance on the precision of the quantum gates for the encoding. These results demonstrate yet another advantage of quantum and quantum-inspired machine learning models over existing classical neural networks, and broaden the approaches to 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。
これにより、データセット所有者は、データに関する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することができ、量子計算デバイス上でのランタイムを節約できる。
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や量子シミュレータさえも必要としない。
さらに,回路深度を$O(2^{n})$から$O(n)$に減らして符号化ボトルネックを緩和し,符号化のための量子ゲートの精度に対する耐性を緩和する。
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へのアプローチを広げている。
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