Das FedQNN-Framework wurde entwickelt, um die Herausforderungen des Quantum Federated Learnings (QFL) anzugehen. Es kombiniert Quantum Neural Networks (QNNs) mit dem Federated Learning-Ansatz, um eine sichere und genaue Klassifizierung von Daten in einem verteilten Umfeld zu ermöglichen.
Das Kernkonzept des Frameworks ist, dass jeder Clientknoten sein lokales Datensatz behält und nur die Aktualisierungen des Quantenmodells mit einem zentralen Server teilt. Der Server aggregiert diese Modellaktualisierungen, um ein globales Quantenmodell zu erstellen, das von allen Clients genutzt werden kann. Dieses Vorgehen ermöglicht es, von der kollektiven Intelligenz aller Clients zu profitieren, ohne die Privatsphäre der individuellen Daten zu gefährden.
Die Leistungsfähigkeit des FedQNN-Frameworks wurde anhand von drei verschiedenen Datensätzen - Iris, Brustkrebs und synthetische DNA-Daten - umfassend getestet. Die Ergebnisse zeigen eine konsistent hohe Genauigkeit von über 86% über alle drei Datensätze hinweg. Darüber hinaus wurde das Framework auch auf realen Quantum Processing Units (QPUs) von IBM Quantum getestet, wobei Genauigkeiten von über 80% erzielt wurden.
Diese Ergebnisse unterstreichen die Anpassungsfähigkeit und Leistungsfähigkeit des FedQNN-Frameworks für verschiedene Anwendungsszenarien, insbesondere in Bereichen, die hohe Datensicherheit und -privatsphäre erfordern, wie Gesundheitswesen und Genomik.
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by Nouhaila Inn... às arxiv.org 03-19-2024
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