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研究在 IBM 量子计算机上验证差分隐私量子机器学习
论文比较容量匹配的量子模型、多层感知机与逻辑回归在临床与可穿戴健康数据上的隐私-效用权衡。量子模型在三个临床队列上领先最多 0.104 ROC AUC，但 Holm 校正后差异不显著，只能算趋势而非量子优势；并在 IBM 156 比特超导处理器 ibm_fez 上验证了推理可行性。
arXiv cs.LG11 天前
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论文比较容量匹配的量子模型、多层感知机与逻辑回归在临床与可穿戴健康数据上的隐私-效用权衡。量子模型在三个临床队列上领先最多 0.104 ROC AUC，但 Holm 校正后差异不显著，只能算趋势而非量子优势；并在 IBM 156 比特超导处理器 ibm_fez 上验证了推理可行性。