检索结果-内蒙古大学图书馆

Distributed secure quantum machine learning

Science Bulletin 2017年第14期62卷 1025-1029页

作者： Yu-Bo Sheng Lan Zhou Key Laboratory of Broadband Wireless Communication and Sensor Network Technology Nanjing University of Posts and Telecommunications Ministry of Education College of Mathematics & Physics Nanjing University of Posts and Telecommunications

Distributed secure quantum machine learning （DSQML） enables a classical client with little quantum technology to delegate a remote quantum machine learning to the quantum server with the privacy data preserved. Moreover, DSQML can be extended to a more general case that the client does not have enough data, and resorts both the remote quantum server and remote databases to perform the secure machi~ learning. Here we propose a DSQML protocol that the client can classify two-dimensional vectors to dif- ferent clusters, resorting to a remote small-scale photon quantum computation processor. The protocol is secure without leaking any relevant information to the Eve. Any eavesdropper who attempts to intercept and disturb the learning process can be noticed. In principle, this protocol can be used to classify high dimensional vectors and may provide a new viewpoint and application for future ＂big data＂.

关键词： quantum machine learning quantum communication quantum computation big data

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