Prospects of Privacy Advantage in Quantum Machine Learning
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Heredge, Jamie, Kumar, Niraj, Herman, Dylan, Chakrabarti, Shouvanik, Yalovetzky, Romina, Sureshbabu, Shree Hari, Li, Changhao, Pistoia, Marco |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
The Adjoint Is All You Need: Characterizing Barren Plateaus in Quantum Ansätze
von: Fontana, Enrico, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Fontana, Enrico, et al.
Veröffentlicht: (2023)
QC-Forest: a Classical-Quantum Algorithm to Provably Speedup Retraining of Random Forest
von: Yalovetzky, Romina, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yalovetzky, Romina, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Privacy-preserving quantum federated learning via gradient hiding
von: Li, Changhao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Li, Changhao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Des-q: a quantum algorithm to provably speedup retraining of decision trees
von: Kumar, Niraj, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Kumar, Niraj, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Parameter Setting in Quantum Approximate Optimization of Weighted Problems
von: Sureshbabu, Shree Hari, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Sureshbabu, Shree Hari, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Quantum option pricing via the Karhunen-Loève expansion
von: Prakash, Anupam, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Prakash, Anupam, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Unified Framework for Provably Efficient Algorithms to Estimate Shapley Values
von: Chen, Tyler, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Tyler, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Solving Linear Systems on Quantum Hardware with Hybrid HHL++
von: Yalovetzky, Romina, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Yalovetzky, Romina, et al.
Veröffentlicht: (2021)
Parameter Setting Heuristics Make the Quantum Approximate Optimization Algorithm Suitable for the Early Fault-Tolerant Era
von: He, Zichang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: He, Zichang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Quantum Deep Hedging
von: Cherrat, El Amine, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Cherrat, El Amine, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Hardness of the Maximum Independent Set Problem on Unit-Disk Graphs and Prospects for Quantum Speedups
von: Andrist, Ruben S., et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Andrist, Ruben S., et al.
Veröffentlicht: (2023)
Iterative Interpolation Schedules for Quantum Approximate Optimization Algorithm
von: Apte, Anuj, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Apte, Anuj, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Alignment between Initial State and Mixer Improves QAOA Performance for Constrained Optimization
von: He, Zichang, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: He, Zichang, et al.
Veröffentlicht: (2023)
A Numerical Gradient Inversion Attack in Variational Quantum Neural-Networks
von: Papadopoulos, Georgios, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Papadopoulos, Georgios, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Blind quantum machine learning with quantum bipartite correlator
von: Li, Changhao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Li, Changhao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Fast Convex Optimization with Quantum Gradient Methods
von: Augustino, Brandon, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Augustino, Brandon, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Threshold for Fault-tolerant Quantum Advantage with the Quantum Approximate Optimization Algorithm
von: Omanakuttan, Sivaprasad, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Omanakuttan, Sivaprasad, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Provably faster randomized and quantum algorithms for $k$-means clustering via uniform sampling
von: Chen, Tyler, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Tyler, et al.
Veröffentlicht: (2025)
On Speedups for Convex Optimization via Quantum Dynamics
von: Chakrabarti, Shouvanik, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chakrabarti, Shouvanik, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Quantum Compilation Toolkit for Rydberg Atom Arrays with Implications for Problem Hardness and Quantum Speedups
von: Schuetz, Martin J. A., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Schuetz, Martin J. A., et al.
Veröffentlicht: (2024)
A simple analysis of a quantum-inspired algorithm for solving low-rank linear systems
von: Chen, Tyler, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Tyler, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Mechanisms for Quantum Advantage in Global Optimization of Nonconvex Functions
von: Herman, Dylan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Herman, Dylan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Limitations of Quantum Advantage in Unsupervised Machine Learning
von: Patel, Apoorva D.
Veröffentlicht: (2025)
von: Patel, Apoorva D.
Veröffentlicht: (2025)
Quantum Speedups for Derivative Pricing Beyond Black-Scholes
von: Herman, Dylan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Herman, Dylan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Decomposition Pipeline for Large-Scale Portfolio Optimization with Applications to Near-Term Quantum Computing
von: Acharya, Atithi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Acharya, Atithi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
qReduMIS: A Quantum-Informed Reduction Algorithm for the Maximum Independent Set Problem
von: Schuetz, Martin J. A., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Schuetz, Martin J. A., et al.
Veröffentlicht: (2025)
Non-Unitary Quantum Machine Learning
von: Heredge, Jamie, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Heredge, Jamie, et al.
Veröffentlicht: (2024)
MetaTT: A Global Tensor-Train Adapter for Parameter-Efficient Fine-Tuning
von: Lopez-Piqueres, Javier, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lopez-Piqueres, Javier, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Quantum-Informed Machine Learning for Predicting Spatiotemporal Chaos with Practical Quantum Advantage
von: Wang, Maida, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Maida, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Anytime Training with Schedule-Free Spectral Optimization
von: Apte, Anuj, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Apte, Anuj, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Evidence of Scaling Advantage for the Quantum Approximate Optimization Algorithm on a Classically Intractable Problem
von: Shaydulin, Ruslan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Shaydulin, Ruslan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Provably Trainable Rotationally Equivariant Quantum Machine Learning
von: West, Maxwell T., et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: West, Maxwell T., et al.
Veröffentlicht: (2023)
Sparks of Quantum Advantage and Rapid Retraining in Machine Learning
von: Troy, William
Veröffentlicht: (2024)
von: Troy, William
Veröffentlicht: (2024)
Permutation Invariant Encodings for Quantum Machine Learning with Point Cloud Data
von: Heredge, Jamie, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Heredge, Jamie, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Generalized Short Path Algorithms: Towards Super-Quadratic Speedup over Markov Chain Search for Combinatorial Optimization
von: Chakrabarti, Shouvanik, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chakrabarti, Shouvanik, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Classical Verification of Quantum Learning Advantages with Noises
von: Ma, Yinghao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ma, Yinghao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
In Search of Quantum Advantage: Estimating the Number of Shots in Quantum Kernel Methods
von: Miroszewski, Artur, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Miroszewski, Artur, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Quantum Privacy Aggregation of Teacher Ensembles (QPATE) for Privacy-preserving Quantum Machine Learning
von: Watkins, William, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Watkins, William, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Exponential Quantum Communication Advantage in Distributed Inference and Learning
von: Gilboa, Dar, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Gilboa, Dar, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Quantum Advantage in Multi Agent Reinforcement Learning
von: Dahia, Simranjeet Singh, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Dahia, Simranjeet Singh, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Ähnliche Einträge
-
The Adjoint Is All You Need: Characterizing Barren Plateaus in Quantum Ansätze
von: Fontana, Enrico, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
QC-Forest: a Classical-Quantum Algorithm to Provably Speedup Retraining of Random Forest
von: Yalovetzky, Romina, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Privacy-preserving quantum federated learning via gradient hiding
von: Li, Changhao, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
Des-q: a quantum algorithm to provably speedup retraining of decision trees
von: Kumar, Niraj, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
Parameter Setting in Quantum Approximate Optimization of Weighted Problems
von: Sureshbabu, Shree Hari, et al.
Veröffentlicht: (2023)