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张量网络广泛用于提供有效的局部量子多体系统的低能状态的有效表示，最近被提议为Ma-Chine学习体系结构，这些体系结构可以在传统方面具有优势。在这项工作中，我们表明，张量网络体系结构尤其具有潜在的潜在属性来保存机器学习，这在诸如医疗记录处理之类的任务中至关重要。首先，我们描述了馈电神经网络中存在的一个新的隐私漏洞，以合成和现实世界数据集进行了说明。然后，我们开发明确定义的条件，以确保对这种脆弱性的鲁棒性，这涉及仪表符号下的模型的表征。我们严格地证明，张量 - 网络构造可以满足此类条件。这样做，我们为基质产品状态定义了一种新型的规范形式，该状态具有高度的规律性，并根据基于奇异值分解的规范形式固定剩余的规格。我们通过在医疗记录数据集中对矩阵产品状态进行培训的实际示例补充发现结果，这表明攻击者从模型的术语中提取有关培训数据集的信息的可能性很大。鉴于在训练张量 - 网络架构方面的专业知识越来越大，这些重新
具有张量网络的隐私机器学习
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