SHADE 使量子模型能夠在不重新測量量子態的情況下遺忘數據。通過使用訓練期間記錄的經典影子，聯邦節點可以估計梯度並應用牛頓修正以移除遺忘數據，耗時 <0.2 秒，性能與重新訓練相當。

#量子機器學習 #聯邦學習 #研究

通過在單位四元數坐標中表示SU(2)旋轉，為聯邦學習加密量子神經網絡參數—將加密深度從數千個門減少到一次乘法，零效用損失，硬體驗證達到99.18%保真度。

#量子密碼學 #聯邦學習 #研究

混合量子-古典聯邦學習僅用12個可訓練參數即可達成87.57%準確度，相較於經典方案需要1,002+個參數，實現了無需集中化原始數據的隱私保護多方機器學習。

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