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The Enduring Dominance of Deep Neural Networks: A Critical Analysis of the Fundamental Limitations of Quantum Machine Learning and Spiking Neural Networks

Created by
  • Haebom

저자

Takehiro Ishikawa

개요

본 논문은 최근 QML(Quantum Machine Learning)과 SNN(Spiking Neural Networks)의 발전에도 불구하고, 이들이 단기적으로 DNN(Deep Neural Networks)을 대체하기 어려울 것이라고 주장한다. QML은 양자 컴퓨터의 제약, 정규화 기법 부족, 일반화 문제, 높은 측정 오버헤드 등의 어려움을 겪고 있으며, SNN은 제한적인 표현 대역폭, 장거리 의존성 및 의미론적 인코딩의 어려움, 뇌 모방의 비효율성, 과장된 에너지 효율성 등의 문제점을 가진다. 반면, DNN은 효율적인 역전파, 강력한 정규화, 그리고 추론 시간 계산으로 스케일링을 이동하는 LRM(Large Representation Models)의 혁신을 통해 지속적으로 발전하고 있으며, xAI의 Grok-4 Heavy, gpt-oss-120b와 같은 최신 모델들이 이를 증명한다.

시사점, 한계점

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시사점:
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QML과 SNN은 현재 DNN의 경쟁자로 보기 어렵다.
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DNN은 효율성과 성능 측면에서 우위를 점하고 있으며, 지속적으로 발전하고 있다.
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QML과 SNN은 특정 분야에서 하이브리드 형태로 활용될 수 있다.
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한계점:
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QML은 양자 컴퓨터의 제약, 일반화 문제, 높은 측정 오버헤드 등의 기술적 한계가 있다.
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SNN은 표현 대역폭, 장거리 의존성, 뇌 모방의 비효율성 등 아키텍처적인 한계가 있다.
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QML과 SNN은 DNN에 비해 실질적인 성능 향상을 보이지 못하고 있다.
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