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  1. RESEARCH · CL_227169 ·

    量子联邦学习研究应对噪声和异构性

    两篇新研究论文探讨了量子联邦学习(QFL)的进展,这是一种允许量子神经网络在不共享私有数据的情况下进行训练的方法。第一篇论文介绍了一种使用 QoS 感知客户端加权和圆形参数聚合的稳定聚合方法,该方法在 IBM 量子机器上进行了验证,并在医疗和金融数据集上显示出更高的稳定性和准确性。第二篇论文提出使用 Bures--Uhlmann 几何进行 QFL,将参数空间几何扩展到混合态,以处理嘈杂和异构的量子设备,在囚禁离子量子模拟器上展示了优于…