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MM量子分类器的对抗鲁棒性保证
通过使用量子机器学习算法，研究结果表明对抗性攻击具有一定的量子保护性，能够提供对机器学习算法的鲁棒性，使其对数据扰动、局部攻击和普遍对抗性攻击具有一定的保护能力。
PDF2 months ago
AAAI生成量子分类器的通用对抗扰动
QuGAP 是一个用于生成量子分类器的通用对抗扰动（UAPs）的新框架，它利用生成模型生成加性 UAPs，并理论上证明它们的存在。此外，QuGAP 使用基于保真度约束的新型损失函数，采用量子生成模型生成酉 UAPs，实验证明了量子分类器容易
PDF5 months ago
对抗性量子机器学习：一种信息论的普遍化分析
这篇论文研究了对抗训练的量子分类器在受限制的白盒攻击下的泛化特性，通过使用攻击感知的或对抗的损失函数进行训练，对量子对手最大化分类器的损失，得到了对抗训练的量子分类器的集成误差的新的信息理论上限，并验证了理论结果在合成环境中的数值实验。
PDF5 months ago
多光谱卫星图像云检测中的核心 - 目标对齐优化
本文介绍了基于 Kernel-Target Alignment（TA）的优化方法，能够将高成本的电路替换为中等规模的任务专用电路，旨在减少量子分类器中的硬件资源，并提出了一个简单的玩具模型来研究其优化概况。通过实验证明，对于欠参数化的电路，
PDFa year ago
可编程超导量子比特的实验性量子对抗学习
本文报道了第一个用可编程超导量子位的量子对抗学习实验，结果表明量子学习系统在对抗场景下存在一定的易受攻击性，并证明了对抗训练过程可以显著增强其抵御干扰性攻击的鲁棒性。
PDF2 years ago
机器学习的量子嵌入
该论文提出了一种称为量子度量学习的新策略，通过训练可训练的量子电路的第一部分来实现数据类最大分离的嵌入，从而消除了当前模型中的一个主要部分。
PDF4 years ago
量子分类器的量子集合
本文介绍了量子分类器与集成学习的结合，提出了量子分类器集成框架，实现了对训练数据的分类，从而推出了量子及经典机器学习领域中的新结果。
PDF7 years ago