論文の概要: End-to-End Quantum Vision Transformer: Towards Practical Quantum Speedup in Large-Scale Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18940v1
• Date: Thu, 29 Feb 2024 08:12:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-03-01 15:45:41.812511
• Title: End-to-End Quantum Vision Transformer: Towards Practical Quantum Speedup in Large-Scale Models
• Title（参考訳）: エンド・ツー・エンドの量子ビジョントランスフォーマー:大規模モデルにおける実用的な量子スピードアップに向けて
• Authors: Cheng Xue, Zhao-Yun Chen, Xi-Ning Zhuang, Yun-Jie Wang, Tai-Ping Sun, Jun-Chao Wang, Huan-Yu Liu, Yu-Chun Wu, Zi-Lei Wang, Guo-Ping Guo
• Abstract要約: 本稿では、革新的な量子残差接続技術を含む、エンドツーエンドの量子ビジョン変換器(QViT)を紹介する。 QViTの徹底的な分析により、理論上指数関数的複雑性と経験的スピードアップが明らかとなり、量子コンピューティングアプリケーションにおけるモデルの効率性とポテンシャルが示される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.72342380227143
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The field of quantum deep learning presents significant opportunities for advancing computational capabilities, yet it faces a major obstacle in the form of the ``information loss problem'' due to the inherent limitations of the necessary quantum tomography in scaling quantum deep neural networks. This paper introduces an end-to-end Quantum Vision Transformer (QViT), which incorporates an innovative quantum residual connection technique, to overcome these challenges and therefore optimize quantum computing processes in deep learning. Our thorough complexity analysis of the QViT reveals a theoretically exponential and empirically polynomial speedup, showcasing the model's efficiency and potential in quantum computing applications. We conducted extensive numerical tests on modern, large-scale transformers and datasets, establishing the QViT as a pioneering advancement in applying quantum deep neural networks in practical scenarios. Our work provides a comprehensive quantum deep learning paradigm, which not only demonstrates the versatility of current quantum linear algebra algorithms but also promises to enhance future research and development in quantum deep learning.
• Abstract（参考訳）: 量子深層学習の分野は、計算能力の進歩に大きな機会をもたらすが、量子深層ニューラルネットワークのスケーリングに必要な量子トモグラフィーの固有の制限のために、‘情報損失問題’という形で大きな障害に直面している。 本稿では、革新的な量子残差接続技術を備えたエンドツーエンド量子ビジョン変換器(QViT)を導入し、これらの課題を克服し、深層学習における量子コンピューティングプロセスを最適化する。 我々のQViTの徹底的な複雑性解析は、理論上指数関数的で経験的に多項式のスピードアップを示し、量子コンピューティングアプリケーションにおけるモデルの効率性とポテンシャルを示している。 最近の大規模変圧器やデータセットに関する広範な数値実験を行い、qvitを量子深層ニューラルネットワークを実用シナリオに適用する先駆的な進歩として確立した。 我々の研究は、現在の量子線形代数アルゴリズムの汎用性を実証するだけでなく、量子深層学習における将来の研究と開発を強化することを約束する包括的な量子深層学習パラダイムを提供する。

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