May, 2024
联邦分层张量网络：面向医疗领域的协作学习量子人工智能框架
Federated Hierarchical Tensor Networks: a Collaborative Learning Quantum
AI-Driven Framework for Healthcare
TL;DR提出了基于量子张量网络的联邦学习框架，通过多体量子物理原理充分利用，进行了不平衡数据分布下的差分隐私分析，实验结果显示，联邦量子张量网络模型在医疗图像数据集上达到了0.91-0.98的平均接收者操作特征曲线下面积（ROC-AUC），在医疗院所之间的不平衡数据分布下，量子联邦全局模型表现出更好的泛化性能和鲁棒性，实现了更高的测试准确率，超过了本地训练客户端的表现。