Harvard University（哈佛大学）

Hybrid Quantum-inspired Kolmogorov-Arnold Networks for Privacy-Aware Federated Biosignal Learning

面向隐私感知的联邦生物信号学习的混合量子启发式柯尔莫哥洛夫-阿诺尔德网络

Chun-Hua Lin, Samuel Yen-Chi Chen, Yu-Chao Hsu, Kuo-Chung Peng, Jiun-Cheng Jiang, Chi-Sheng Chen, Tai-Yue Li, Nan-Yow Chen, En-Jui Kuo, Hsi-Sheng Goan

机构 * National Taiwan University（台湾大学） ； National Center for High-Performance Computing（国家高速计算机中心） ； National Institutes of Applied Research（应用研究院） ； Brookhaven National Laboratory（布鲁克海文国家实验室） ； Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院） ； Beth Israel Deaconess Medical Center（贝斯以色列女执事医疗中心） ； Harvard University（哈佛大学） ； National Yang Ming Chiao Tung University（国立阳明交通大学） ； National Center for Theoretical Sciences（国家理论科学中心） 纠错

AI总结 该研究针对联邦生物信号学习的隐私与效率挑战，提出混合量子启发式柯尔莫哥洛夫-阿诺尔德网络（HQKAN），在两类心电数据集上较MLP实现参数与通信成本降低，且分类性能更优。

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