Submitted 16 August, 2024; originally announced August 2024. , Comments: This paper contains 12 pages, 4 figures and 1 table. For associated supplementary code, see https://github.com/mdppml/distributed-secure-kernel-based-QML. The paper has been submitted to AAAI 2025
توضیحات به فارسی
ارائه شده 16 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد ، نظرات: این مقاله شامل 12 صفحه ، 4 شکل و 1 جدول است.برای کد تکمیلی مرتبط ، به https://github.com/mdppml/distributed-secure-kernel- مبتنی بر-qml مراجعه کنید.این مقاله به AAAI 2025 ارسال شده است
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Quantum computing promises to revolutionize machine learning, offering significant efficiency gains in tasks such as clustering and distance estimation. Additionally, it provides enhanced security through fundamental principles like the measurement postulate and the no-cloning theorem, enabling secure protocols such as quantum teleportation and quantum key distribution. While advancements in secure quantum machine learning are notable, the development of secure and distributed quantum analogues of kernel-based machine learning techniques remains underexplored. In this work, we present a novel approach for securely computing common kernels, including polynomial, radial basis function (RBF), and Laplacian kernels, when data is distributed, using quantum feature maps. Our methodology introduces a robust framework that leverages quantum teleportation to ensure secure and distributed kernel learning. The proposed architecture is validated using IBM's Qiskit Aer Simulator on various public datasets.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
محاسبات کوانتومی وعده می دهد که در یادگیری ماشین متحول شود و در کارهایی مانند خوشه بندی و برآورد فاصله ، بهره وری قابل توجهی را ارائه دهد.علاوه بر این ، این امنیت پیشرفته را از طریق اصول اساسی مانند فرضیه اندازه گیری و قضیه بدون کلاس ، فراهم می کند و پروتکل های ایمن مانند حمل و نقل کوانتومی و توزیع کلید کوانتومی را امکان پذیر می کند.در حالی که پیشرفت در یادگیری ماشین کوانتومی ایمن قابل توجه است ، توسعه آنالوگ های کوانتومی ایمن و توزیع شده تکنیک های یادگیری ماشین مبتنی بر هسته باقی مانده است.در این کار ، ما یک رویکرد جدید برای محاسبه ایمن هسته های مشترک ، از جمله عملکرد چند جمله ای ، شعاعی (RBF) و هسته های لاپلاسی ، هنگام توزیع داده ها ، با استفاده از نقشه های ویژگی کوانتومی ارائه می دهیم.روش ما یک چارچوب قوی را معرفی می کند که از راه دور کوانتومی برای اطمینان از یادگیری هسته ایمن و توزیع شده استفاده می کند.معماری پیشنهادی با استفاده از شبیه ساز Qiskit Aer IBM در مجموعه داده های مختلف عمومی تأیید می شود.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
