論文の概要: Quantum Complex-Valued Self-Attention Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19002v2
• Date: Mon, 07 Apr 2025 13:24:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-08 16:00:11.222796
• Title: Quantum Complex-Valued Self-Attention Model
• Title（参考訳）: 量子複素値自己アテンションモデル
• Authors: Fu Chen, Qinglin Zhao, Li Feng, Longfei Tang, Yangbin Lin, Haitao Huang,
• Abstract要約: 複素数値類似性を利用した最初のフレームワークであるQCSAM(Quantum Complex-Valued Self-Attention Model)を紹介する。 4量子ビットしか持たないQCSAMは、MNISTとFashion-MNISTで100%と99.2%のテスト精度を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.777382084653599
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Self-attention has revolutionized classical machine learning, yet existing quantum self-attention models underutilize quantum states' potential due to oversimplified or incomplete mechanisms. To address this limitation, we introduce the Quantum Complex-Valued Self-Attention Model (QCSAM), the first framework to leverage complex-valued similarities, which captures amplitude and phase relationships between quantum states more comprehensively. To achieve this, QCSAM extends the Linear Combination of Unitaries (LCUs) into the Complex LCUs (CLCUs) framework, enabling precise complex-valued weighting of quantum states and supporting quantum multi-head attention. Experiments on MNIST and Fashion-MNIST show that QCSAM outperforms recent quantum self-attention models, including QKSAN, QSAN, and GQHAN. With only 4 qubits, QCSAM achieves 100% and 99.2% test accuracies on MNIST and Fashion-MNIST, respectively. Furthermore, we evaluate scalability across 3-8 qubits and 2-4 class tasks, while ablation studies validate the advantages of complex-valued attention weights over real-valued alternatives. This work advances quantum machine learning by enhancing the expressiveness and precision of quantum self-attention in a way that aligns with the inherent complexity of quantum mechanics.
• Abstract（参考訳）: 自己アテンションは古典的な機械学習に革命をもたらしたが、既存の量子自己アテンションモデルは、過度に単純化されたあるいは不完全なメカニズムのために量子状態のポテンシャルを弱めている。 この制限に対処するため、量子状態間の振幅と位相関係をより包括的に捉える、複素値類似性を利用する最初のフレームワークである量子複素値自己注意モデル(QCSAM)を導入する。 これを実現するため、QCSAMはLCU(Linear Combination of Unitaries)を複雑LCU(CLCU)フレームワークに拡張し、量子状態の正確な複素数値重み付けを可能にし、量子マルチヘッドアテンションをサポートする。 MNISTとFashion-MNISTの実験により、QCSAMはQKSAN、QSAN、GQHANを含む最近の量子自己アテンションモデルより優れていることが示された。 4量子ビットしか持たないQCSAMは、それぞれMNISTとFashion-MNISTで100%と99.2%のテスト精度を達成した。 さらに,3～8キュービットおよび2～4クラスのタスクにおけるスケーラビリティの評価を行った。 この研究は、量子力学の本質的な複雑さと一致する方法で、量子自己認識の表現性と精度を高めることで量子機械学習を前進させる。

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