論文の概要: Quantum Federated Learning for Multimodal Data: A Modality-Agnostic Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.08217v1
• Date: Thu, 10 Jul 2025 23:33:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-14 18:03:54.203988
• Title: Quantum Federated Learning for Multimodal Data: A Modality-Agnostic Approach
• Title（参考訳）: マルチモーダルデータの量子フェデレーション学習--モダリティに依存しないアプローチ
• Authors: Atit Pokharel, Ratun Rahman, Thomas Morris, Dinh C. Nguyen,
• Abstract要約: 分散プライバシ保護量子機械学習(QML)モデルを量子プロセッサ(クライアント)間でトレーニング可能にするために、量子フェデレーション学習(QFL)が導入されている。 量子エンタングルメントを用いた中間核融合によるQFL設定に適した新しいマルチモーダルアプローチを初めて提示する。 我々は、未学習の量子回路を分離し、破損状態のない安定したトレーニングを確実にする、ミス・モダリティ・アグノスティック(MMA)機構を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1008520905907015
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum federated learning (QFL) has been recently introduced to enable a distributed privacy-preserving quantum machine learning (QML) model training across quantum processors (clients). Despite recent research efforts, existing QFL frameworks predominantly focus on unimodal systems, limiting their applicability to real-world tasks that often naturally involve multiple modalities. To fill this significant gap, we present for the first time a novel multimodal approach specifically tailored for the QFL setting with the intermediate fusion using quantum entanglement. Furthermore, to address a major bottleneck in multimodal QFL, where the absence of certain modalities during training can degrade model performance, we introduce a Missing Modality Agnostic (MMA) mechanism that isolates untrained quantum circuits, ensuring stable training without corrupted states. Simulation results demonstrate that the proposed multimodal QFL method with MMA yields an improvement in accuracy of 6.84% in independent and identically distributed (IID) and 7.25% in non-IID data distributions compared to the state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 量子フェデレーション学習(QFL)は、最近導入され、量子プロセッサ(クライアント)間での分散プライバシ保護量子機械学習(QML)モデルのトレーニングを可能にする。 最近の研究努力にもかかわらず、既存のQFLフレームワークは、主に、複数のモダリティを含む実世界のタスクに適用性を制限する、非モダルシステムに焦点を当てている。 この大きなギャップを埋めるために、量子エンタングルメントを用いた中間融合を伴うQFL設定に適した新しいマルチモーダルアプローチを初めて提示する。 さらに、トレーニング中に特定のモードが存在しないことでモデル性能が低下するマルチモーダルQFLの大きなボトルネックに対処するために、未学習の量子回路を分離し、破損状態のない安定したトレーニングを確実にするミス・モダリティ・アグノスティック(MMA)機構を導入する。 シミュレーションの結果,MMAを用いたマルチモーダルQFL法では,非IIDデータ分布の精度が6.84%,非IIDデータ分布が7.25%向上した。

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