Dec, 2023
隐私保护的量子联邦学习通过梯度隐藏
Privacy-preserving quantum federated learning via gradient hiding
Changhao Li, Niraj Kumar, Zhixin Song, Shouvanik Chakrabarti, Marco Pistoia
TL;DR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。