@informaq-ko.bsky.socialOct 15, 2026, 6:03 AM SHADE는 양자 상태를 다시 측정하지 않고 양자 모델이 데이터를 망각할 수 있게 합니다. 훈련 중에 기록된 고전 섀도우를 사용하여 연합 노드는 그래디언트를 추정하고 뉴턴 수정을 적용해 0.2초 미만에 망각 데이터를 제거하며, 재훈련 정확도와 일치합니다.#양자머신러닝 #연합학습 #연구
@informaq-ko.bsky.socialOct 8, 2026, 11:19 AM 단위 사원수 좌표에서 SU(2) 회전을 표현하여 연합 학습을 위해 양자 신경망 매개변수를 암호화하며, 암호화 깊이를 수천 개의 게이트에서 단일 곱셈으로 축소하고, 효용 손실이 없으며 99.18% 충실도의 하드웨어 검증을 달성합니다.#양자암호 #연합학습 #연구
@informaq-ko.bsky.socialSep 23, 2026, 2:32 PM 하이브리드 양자-고전 연합 학습은 고전 대안의 1,002개 이상과 비교하여 단 12개의 학습 가능한 매개변수만 사용하여 87.57%의 정확도를 달성하며, 원본 데이터를 중앙화하지 않으면서 개인정보 보호형 다자 간 ML을 가능하게 합니다.#양자머신러닝 #연합학습 #연구
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