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quantum adversarial machine learning
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机器学习中量子增强的对抗鲁棒性
机器学习和量子计算的结合有潜力提供更高的准确性和计算效率,并对抗攻击产生更强的鲁棒性。然而,要建立强大的 QAML 工具仍有挑战。本文回顾了 QAML 的最新进展、字典并提出未来的研究方向,以期在量子计算硬件规模扩大和噪声水平降低的情况下实
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a year ago
量子分类器多任务普适对抗扰动
本文发现在两个不同的分类任务中,即便是能够实现几乎达到最先进水平分类精度的量子分类器也能被一个精心设计的通用扰动彻底欺骗,为实现异构分类任务生成通用扰动提供了一个简单而有效的方法,从而为未来的量子学习技术提供有价值的指导。
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a year ago
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