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A Numerical Gradient Inversion Attack in Variational Quantum Neural Networks
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内容提要
本研究提出了一种数值反演攻击方案，旨在解决变分量子神经网络（VQNNs）训练中因局部极小值导致的信息恢复困难。该方案结合梯度估计、有限差分法和自适应低通滤波，优化了训练数据的重构，提高了收敛效率。
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关键要点
- 本研究提出了一种数值反演攻击方案，旨在解决变分量子神经网络（VQNNs）训练中因局部极小值导致的信息恢复困难。
- 该方案结合了梯度估计、有限差分法和自适应低通滤波，优化了训练数据的重构。
- 通过卡尔曼滤波器的优化，提高了收敛效率。
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