本篇综述对于交汇了量子计算和联邦学习的新兴跨学科领域 —— 量子联邦学习进行了全面细致的探讨，并提出了一种用于分类的独特的 QFL 技术分类法，旨在为研究人员和从业人员在数据隐私、安全和资源优化等方面的技术创新和应用提供一个前所未有的综合指南。

Jun, 2023

本论文提出了第一个完全量子联邦学习框架，该框架可以在量子数据上运行并以分散的方式共享量子电路参数的学习。论文首先生成了第一个分层数据格式的量子联邦数据集，然后将其提供给使用 QCNN 模型的客户端执行分类任务，并对提出的 QFL 解决方案进行广泛的实验以评估和验证其有效性。

May, 2021

基于量子网络的量子联邦学习（QFL）是一个新兴的概念，旨在在量子网络上展开联邦学习（FL），实现协同的量子模型训练并保护本地数据隐私。本研究探讨了在云平台上部署 QFL 所面临的挑战，强调了量子复杂性和平台限制。提出的以数据编码驱动的 QFL，在量子模拟器上使用基因组数据集（GitHub 开源）的概念验证中展示了有希望的结果。

May, 2024

提出一种基于区块链的去中心化量子联邦学习框架，确保 Metaverse 的系统透明、安全和可靠，并且进行了实验和分析，证明该设计的实用性和好处。

Jun, 2023

本研究探索了量子联邦学习作为一个框架，通过分布式网络来训练量子机器学习模型的创新领域。我们提出的联邦量子神经网络框架是一种前沿解决方案，将量子机器学习的独特特性与经典联邦学习的原理融合在一起。通过在不同数据集上进行的实验证明，我们的 FedQNN 框架具有很强的适应性和功效，可以在分布式环境中安全处理数据并促进合作学习，结果在三个不同数据集上始终保持超过 86% 的准确率，证明了它在进行各种量子机器学习任务上的适用性。我们的研究不仅确定了传统范式的局限性，还提出了一个新的框架，推动量子机器学习领域进入一个新时代的安全和协作创新。

Mar, 2024

该研究提出了一种在机器学习系统中扩展现有领域特定的建模驱动工具来支持量子联邦学习的方法，该方法可以为开发人员提供一个从底层到联邦学习库的抽象层，以实现量子机器学习的最新技术。

Apr, 2023

提出了一种整合了量子长短期记忆（QLSTM）模型和时间数据的新型量子联邦学习（QFL）框架，用于函数逼近任务，实验结果表明，与使用经典 LSTM 模型的联邦学习框架相比，该框架在本地训练时期内实现更快的收敛速度，减少了总计算量，并节省了收敛所需的通信轮次的 25-33%。

Dec, 2023

该研究论文展望了联邦学习的发展，并阐述了五个与算法基础、个性化、硬件和安全限制、终身学习以及非标准化数据相关的方向。该研究可为边缘设备的大规模联邦系统提供实用观察。

Feb, 2022

在分布式量子计算中，隐私保护一直是一个重要挑战，本文提出了两种基于量子状态的联邦学习协议，旨在优化隐私保护措施和通信效率，为高效的基于量子通信的联邦学习协议的发展以及安全的分布式量子机器学习做出了重要贡献。

Dec, 2023

本文是一项关于贝叶斯联邦学习（BFL）的问题与应用的调查研究，旨在解决分布式基础设施、通信、计算和隐私保护等问题，讨论客户端、服务端和基于 FL 的 BFL 方法，并提出了 BFL 研究的未来发展方向。

Apr, 2023