Aug, 2024

量子机器学习：现实应用中的性能与安全影响

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TL;DR本研究针对量子计算在现实应用中的性能与安全问题进行了探讨，填补了量子机器学习与经典机器学习比较的研究空白。通过对阿尔茨海默病数据集的案例分析，我们发现量子机器学习算法在性能上有潜力，但尚未超越经典算法，并且在运行模拟时对资源的需求较高。此外，量子机器学习也继承了经典算法的脆弱性，并引入了新的攻击路径。
发现论文，激发创造
  • 量子机器学习：经典视角

    通过回顾机器学习中的量子计算文献，研究了量子算法的限制、与传统经典算法的比较，以及为什么期望量子资源能够提供学习问题的优势，而在存在噪声和某些计算困难的问题中，量子计算令人期待的路线。

    Jul, 2017

  • 量子领域中的机器学习和人工智能

    本文综述了在量子计算、机器学习和人工智能交叉领域的主要思想、最近的发展以及在量子领域中研究机器学习和人工智能技术的进展，并探讨了量子机器学习和人工智能的相互增强作用以及基于量子力学概念的学习和智能问题。

    Sep, 2017

  • 现代近期量子设备上的量子机器学习：针对真实世界应用的有监督和无监督技术的现状

    本综述调查了在量子硬件上实现的监督学习和无监督学习应用，并探讨了其局限性及如何克服这些局限性。在此基础上，评估了这些 QML 实现与它们的经典对应物的性能表现，并讨论了应用 QML 在实际量子设备上存在的瓶颈和潜在解决方案。

    Jul, 2023

  • 量子机器学习概述：当前趋势、挑战、机遇和未来方向

    该研究论文综述了量子计算在机器学习中的应用，包括量子机器学习算法、量子数据集、硬件技术、软件工具、模拟器和应用程序，为读者提供了跳跃到量子机器学习领域的最新技术的有价值的信息和资源。

    Oct, 2023

  • 量子时代的机器学习：量子与经典支持向量机

    本文旨在比较机器学习算法的有效性在经典和量子计算范式中。通过研究经典支持向量机和基于量子硬件的量子支持向量机在鸢尾花数据集上的分类能力，我们发现在特定场景下，量子支持向量机可以与经典支持向量机相媲美的准确率，尽管目前的执行时间较长。此外，我们强调增加量子计算能力和并行规模可以显著提高量子机器学习算法的性能。这项研究为我们提供了关于机器学习在量子计算时代的现状和未来潜力的宝贵见解。

    Oct, 2023

  • 量子辅助模拟：在量子计算领域设计机器学习模型的框架

    利用量子计算和量子机器学习算法在数据处理方面取得了指数级的提速、资源需求的减少以及准确度和效率的提高，本文对量子计算、机器学习和量子机器学习算法进行了探讨，并提供了一个简化的步骤，可以帮助读者建立量子机器学习算法的模拟。此外，通过在数据集上利用机器学习和量子机器学习方法进行模拟，利用量子模拟器对它们的性能进行了比较。

    Nov, 2023

  • 量子计算专家的机器学习

    量子机器学习是量子计算的一个有潜力的早期使用案例，该文章旨在向那些已经具备量子计算基础知识并希望了解经典机器学习术语和应用的读者提供一个基本概览，其包括从理论研究到数值模拟再到概念验证等多个方面的进展。

    Apr, 2024

  • 量子计算的机器学习应用综述

    综述型论文详细探讨了量子计算和机器学习在数据处理和分析方面的转变性影响，超越了传统计算方法的限制，重点研究了量子计算对高级数据处理和应用的意义，尤其强调了提升网络安全的潜力。

    Jun, 2024

  • 量子机器学习服务中的安全问题

    本文研究了量子机器学习服务（QMLaaS）中存在的安全隐患，填补了关于经典和量子机器学习领域已知安全威胁的知识空白。通过概述QMLaaS的全过程，强调了与不可信的经典或量子提供者相关的重大安全问题，为安全的QMLaaS部署提供了重要的参考。关键发现表明，未经授权的访问可能危及模型的完整性并导致知识产权（IP）被盗。

    Aug, 2024

  • 量子机器学习：量子计算与机器学习的相互作用

    本研究解决了量子机器学习（QML）领域中传统机器学习与量子计算结合的挑战。通过提出在噪声中等规模量子（NISQ）设备上使用变分量子电路（VQC）开发QML架构的新方法，本文展示了QML的潜在工业影响和未来研究方向。主要发现表明，QML的独特能力能够推动机器学习的发展，并为量子计算研究提供新视角。

    Nov, 2024