机构名称：
¥ 1.0
量子量子联合学习（QFL）是一个新颖的框架，将分类联合学习（FL）的优势与量子技术的计算能力相结合。这包括量子计算和量子机学习（QML），使QFL能够处理高含量的复杂数据。QFL可以在经典和量子通信网络上部署，以使信息受益 - 理论安全级别超过传统的FL框架。在本文中，我们对QFL的挑战和机遇进行了首次全面调查。我们特别检查了QFL的关键组成部分，并确定在经典和量子网络中部署它时会出现的独特挑战。然后，我们开发新的解决方案并阐明可以帮助应对所确定挑战的研究方向。我们还提供了可行的建议，以推进QFL的实际实现。
量子的基础是经典和量子网络的联合学习的基础
主要关键词
相关文件推荐
