用于拓扑优势的量子-经典混合专家

本文探讨了一种混合量子-经典方法，用于混合专家（MoE）架构，旨在克服经典路由的局限性。核心思想是使用量子路由器，利用量子特征映射和波干涉，以实现卓越的参数效率并处理复杂、非线性数据分离。这项研究侧重于通过有效地解开经典路由器难以处理的数据分布来证明“拓扑优势”。研究包括消融研究、噪声鲁棒性分析，并讨论了潜在的应用。

• •提出了一种混合量子-经典混合专家（QMoE）架构。
• •使用基于量子特征映射和波干涉的量子路由器。
• •证明了在分离非线性可分数据方面的“拓扑优势”。
• •展示了对模拟量子噪声的鲁棒性。
• •提出了在联邦学习和隐私保护机器学习中的应用。