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基于联邦学习的混合量子经典神经网络的研究.pdf

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    摘要

    摘要

    机器学习和大数据技术的迅速发展，推动着人工智能广泛应用于多个领域。

    但机器学习技术在应用时会面临数据孤岛和数据隐私安全等问题，并且随着处

    理的实际应用问题逐渐复杂多样，机器学习算法也在逼近计算机算力的瓶颈。

    联邦学习的提出给机器学习在数据方面的问题提供了解决方案，它通过分布式

    计算和聚合特性训练全局模型，无需参与方共享数据，有效利用了各方数据和

    保护了数据隐私。同时，量子计算以其指数级的计算优势为机器学习突破算力

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