論文の概要: Quantum Deep Learning Still Needs a Quantum Leap

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.01253v1
• Date: Mon, 03 Nov 2025 05:49:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-05 16:37:27.13314
• Title: Quantum Deep Learning Still Needs a Quantum Leap
• Title（参考訳）: 量子深層学習はいまだに量子リードが必要だ
• Authors: Hans Gundlach, Hrvoje Kukina, Jayson Lynch, Neil Thompson,
• Abstract要約: 調査では、量子コンピューティングがディープラーニングを加速する可能性のある3つの重要な領域が明らかになった。 第一に、行列乗法やその他のディープラーニングの中心となるアルゴリズムに対する量子アルゴリズムは、必要な演算数に対して、理論的に小さな改善を提供する。 第二に、いくつかの有望な量子アルゴリズムは、未開発の実用的な量子ランダムアクセスメモリ(QRAM)に依存している。 第三に、理論上の大きな利点をもたらす量子アルゴリズムがあるが、特別な場合のみ適用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1402953545421655
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum computing technology is advancing rapidly. Yet, even accounting for these trends, a quantum leap would be needed for quantum computers to meaningfully impact deep learning over the coming decade or two. We arrive at this conclusion based on a first-of-its-kind survey of quantum algorithms and how they match potential deep learning applications. This survey reveals three important areas where quantum computing could potentially accelerate deep learning, each of which faces a challenging roadblock to realizing its potential. First, quantum algorithms for matrix multiplication and other algorithms central to deep learning offer small theoretical improvements in the number of operations needed, but this advantage is overwhelmed on practical problem sizes by how slowly quantum computers do each operation. Second, some promising quantum algorithms depend on practical Quantum Random Access Memory (QRAM), which is underdeveloped. Finally, there are quantum algorithms that offer large theoretical advantages, but which are only applicable to special cases, limiting their practical benefits. In each of these areas, we support our arguments using quantitative forecasts of quantum advantage that build on the work by Choi et al. [2023] as well as new research on limitations and quantum hardware trends. Our analysis outlines the current scope of quantum deep learning and points to research directions that could lead to greater practical advances in the field.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティング技術は急速に進歩している。 しかし、こうした傾向を考慮しても、量子コンピュータが今後10～2年にわたってディープラーニングに有意義な影響を与えるためには、量子飛躍が必要である。 量子アルゴリズムの初歩的な調査と、それらが潜在的なディープラーニングアプリケーションとどのように一致しているかに基づいて、この結論に達した。 この調査では、量子コンピューティングがディープラーニングを加速する可能性のある3つの重要な領域が明らかになった。 第一に、行列乗算やその他のディープラーニングの中心となるアルゴリズムの量子アルゴリズムは、必要な演算数に対して、理論的に小さな改善をもたらすが、この利点は、量子コンピュータがそれぞれの演算をいかに遅く行うかによって、現実的な問題サイズに圧倒される。 第二に、いくつかの有望な量子アルゴリズムは、未開発の実用的な量子ランダムアクセスメモリ(QRAM)に依存している。 最後に、大きな理論的利点を提供する量子アルゴリズムがあるが、これは特別な場合のみ適用でき、実用上の利点を制限している。 これらの分野のそれぞれにおいて、我々は、Choi et al[2023]の業績に基づく量子優位性の定量的予測と、制限と量子ハードウェアのトレンドに関する新たな研究を用いて、議論を支援している。 我々の分析では、量子深層学習の現在の範囲と、この分野におけるより実践的な進歩につながる研究の方向性を概説している。

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