Fugu-MT 論文翻訳(概要): Adversarial Robustness of Partitioned Quantum Classifiers

論文の概要: Adversarial Robustness of Partitioned Quantum Classifiers

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.20403v1
Date: Tue, 28 Jan 2025 07:10:40 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-03-16 11:45:18.319805
Title: Adversarial Robustness of Partitioned Quantum Classifiers
Title（参考訳）: 分割量子分類器の逆ロバスト性
Authors: Pouya Kananian, Hans-Arno Jacobsen,
Abstract要約: 量子コンピューティングのNISQ時代において、回路切断は、現在の装置の量子ビット制限を超える回路をシミュレートする顕著な手法である。本稿では,回路切断による量子分類器の分割が,敵攻撃に対する感受性を高める方法を検討する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.679753825744964
License:
Abstract: Adversarial robustness in quantum classifiers is a critical area of study, providing insights into their performance compared to classical models and uncovering potential advantages inherent to quantum machine learning. In the NISQ era of quantum computing, circuit cutting is a notable technique for simulating circuits that exceed the qubit limitations of current devices, enabling the distribution of a quantum circuit's execution across multiple quantum processing units through classical communication. We examine how partitioning quantum classifiers through circuit cutting increase their susceptibility to adversarial attacks, establishing a link between attacking the state preparation channels in wire cutting and implementing adversarial gates within intermediate layers of a quantum classifier. We then proceed to study the latter problem from both a theoretical and experimental perspective.
Abstract（参考訳）: 量子分類器における逆ロバスト性は、古典的なモデルと比較してその性能に関する洞察を与え、量子機械学習に固有の潜在的な利点を明らかにする、重要な研究分野である。量子コンピューティングのNISQ時代において、回路切断は、現在の装置の量子ビット制限を超える回路をシミュレートする重要な技術であり、古典的な通信を通じて複数の量子処理ユニットに量子回路の実行を分散させることができる。本稿では, 回路切断による量子分類器の分割が, 敵攻撃に対する感受性を高め, ワイヤ切断における状態準備チャネルの攻撃と, 量子分類器の中間層における対向ゲートの実装のリンクを確立する方法について検討する。次に、理論的および実験的観点から後者の問題を研究する。

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