Jeanette Miriam Lorenz

Cette étude améliore la sécurité de l'apprentissage automatique quantique contre les attaques adversariales grâce à des canaux de bruit et des méthodes de confidentialité.

Explorer l'application du QRL basé sur l'Hamiltonien dans les défis d'optimisation combinatoire.

Examiner le lissage quantique aléatoire et son rôle dans des prévisions fiables.

L'intégration de l'informatique quantique et du lissage aléatoire renforce la sécurité des modèles d'apprentissage automatique contre les attaques.

Cet article parle d'améliorer la robustesse des modèles d'apprentissage automatique quantique face aux attaques adversariales.