論文の概要: A Survey of Quantum Transformers: Technical Approaches, Challenges and Outlooks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.03192v3
• Date: Fri, 09 May 2025 08:34:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-12 14:47:46.968286
• Title: A Survey of Quantum Transformers: Technical Approaches, Challenges and Outlooks
• Title（参考訳）: 量子変換器に関するサーベイ:技術的アプローチ,課題,展望
• Authors: Hui Zhang, Qinglin Zhao,
• Abstract要約: 量子トランスフォーマーは量子コンピューティングと強力なトランスフォーマーモデルを組み合わせて、機械学習の新しい可能性を提供します。 本稿では,量子トランスモデルの包括的,体系的な調査を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5871385953824855
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum Transformers combine quantum computing with the powerful Transformer model, offering new possibilities for machine learning by leveraging quantum features like superposition and entanglement. The surge in research since 2022, marked by diverse approaches and evolving trajectories, underscores the need for a cohesive synthesis of this interdisciplinary field. This paper presents the first comprehensive, systematic survey of quantum Transformer models. We define the research scope, focusing on quantum enhancements to Transformer components, and introduce key concepts in classical Transformers and quantum machine learning. Existing studies are categorized into Parameterized Quantum Circuits (PQC)-based and Quantum Linear Algebra (QLA)-based paradigms. PQC-based approaches are further divided into QKV-only Quantum Mapping, Quantum Pairwise Attention, Quantum Global Attention, and Quantum-assisted Acceleration, with analysis of core concepts and techniques. We evaluate computational complexity and performance, highlighting challenges such as scalability, generalization, and the barren plateau problem in PQC-based methods, and parameter trainability in QLA-based ones. Finally, we suggest future directions including low-complexity quantum Transformer variants, enhanced scalability, standardized evaluation, robust PQC architectures, and hybrid PQC-QLA designs. This survey should help researchers and practitioners quickly grasp the overall landscape of current quantum Transformer research and promote future developments in this emerging field.
• Abstract（参考訳）: 量子トランスフォーマーは、量子コンピューティングと強力なトランスフォーマーモデルを組み合わせることで、重ね合わせや絡み合いといった量子機能を活用することで、機械学習の新たな可能性を提供します。 2022年以降の研究の急増は、様々なアプローチと進化する軌道によって特徴づけられ、この学際的な分野の凝集的な合成の必要性を浮き彫りにしている。 本稿では,量子トランスモデルの包括的,体系的な調査を行う。 我々は、Transformerコンポーネントの量子拡張に焦点をあて、研究範囲を定義し、古典的なTransformerと量子機械学習における重要な概念を紹介します。 既存の研究は、パラメータ化量子回路(PQC)と、QLA(Quantum Linear Algebra)に基づくパラダイムに分類される。 PQCベースのアプローチは、QKVのみの量子マッピング、量子ペアワイドアテンション、量子グローバルアテンション、およびコア概念と技術の分析による量子支援アセンレーションにさらに分割される。 計算複雑性と性能を評価し,PQC法では拡張性,一般化,不毛な高原問題,QLA法ではパラメータのトレーニング性といった課題を強調した。 最後に,低複雑性量子トランスフォーマー,拡張スケーラビリティ,標準化された評価,堅牢なPQCアーキテクチャ,ハイブリッドPQC-QLA設計など,今後の方向性を提案する。 この調査は、研究者や実践者が現在の量子トランスフォーマー研究の全体像を素早く把握し、この新興分野における将来の発展を促進するのに役立つだろう。

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