論文の概要: The Role of Transformer Models in Advancing Blockchain Technology: A Systematic Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02139v1
- Date: Mon, 2 Sep 2024 19:12:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-05 21:50:21.112916
- Title: The Role of Transformer Models in Advancing Blockchain Technology: A Systematic Review
- Title（参考訳）: ブロックチェーン技術の発展におけるトランスフォーマーモデルの役割:システムレビュー
- Authors: Tianxu Liu, Yanbin Wang, Jianguo Sun, Ye Tian, Yanyu Huang, Tao Xue, Peiyue Li, Yiwei Liu,
- Abstract要約: Reviewは、ブロックチェーン技術と機械学習の統合開発のための新しい視点と研究基盤を提供することを目的としている。
調査では、異常検出、スマートコントラクトセキュリティ分析、暗号通貨の予測とトレンド分析、コード要約生成など、重要な領域をカバーしている。
データプライバシ、モデルの複雑さ、リアルタイム処理要求など、Transformerを利用する際の課題について説明する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.491196716535018
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As blockchain technology rapidly evolves, the demand for enhanced efficiency, security, and scalability grows.Transformer models, as powerful deep learning architectures,have shown unprecedented potential in addressing various blockchain challenges. However, a systematic review of Transformer applications in blockchain is lacking. This paper aims to fill this research gap by surveying over 200 relevant papers, comprehensively reviewing practical cases and research progress of Transformers in blockchain applications. Our survey covers key areas including anomaly detection, smart contract security analysis, cryptocurrency prediction and trend analysis, and code summary generation. To clearly articulate the advancements of Transformers across various blockchain domains, we adopt a domain-oriented classification system, organizing and introducing representative methods based on major challenges in current blockchain research. For each research domain,we first introduce its background and objectives, then review previous representative methods and analyze their limitations,and finally introduce the advancements brought by Transformer models. Furthermore, we explore the challenges of utilizing Transformer, such as data privacy, model complexity, and real-time processing requirements. Finally, this article proposes future research directions, emphasizing the importance of exploring the Transformer architecture in depth to adapt it to specific blockchain applications, and discusses its potential role in promoting the development of blockchain technology. This review aims to provide new perspectives and a research foundation for the integrated development of blockchain technology and machine learning, supporting further innovation and application expansion of blockchain technology.
- Abstract（参考訳）: ブロックチェーン技術が急速に進化するにつれて、効率性、セキュリティ、スケーラビリティの向上に対する需要が増加し、トランスフォーマーモデルは、強力なディープラーニングアーキテクチャとして、さまざまなブロックチェーン課題に対処する上で、前例のない可能性を示している。
しかし、ブロックチェーンにおけるTransformerアプリケーションの体系的なレビューには欠けている。
本稿では、200以上の関連論文を調査し、ブロックチェーンアプリケーションにおけるTransformerの実践事例と研究の進捗を包括的にレビューすることで、この研究ギャップを埋めることを目的としている。
本調査では,異常検出,スマートコントラクトセキュリティ分析,暗号通貨の予測とトレンド分析,コード要約生成などの主要領域について検討した。
さまざまなブロックチェーンドメインにわたるトランスフォーマーの進歩を明確にするために、ドメイン指向の分類システムを採用し、現在のブロックチェーン研究における大きな課題に基づいた代表的なメソッドを編成、導入しています。
各研究領域について、まず、その背景と目的を紹介し、次に、従来の代表的手法をレビューし、それらの制限を分析し、最後にTransformerモデルによってもたらされた進歩を紹介します。
さらに,データプライバシやモデル複雑性,リアルタイム処理要件など,Transformerを活用する上での課題についても検討する。
最後に、この記事では、特定のブロックチェーンアプリケーションに適応するために、Transformerアーキテクチャを深く探求することの重要性を強調し、ブロックチェーンテクノロジの発展を促進するその役割について論じる。
このレビューは、ブロックチェーン技術と機械学習の統合開発のための新しい視点と研究基盤を提供することを目的としており、ブロックチェーン技術のさらなる革新とアプリケーション拡張をサポートする。
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