| 大会名称 |
|---|
| 2016年 総合大会 |
| 大会コ－ド |
| 2016G |
| 開催年 |
| 2016 |
| 発行日 |
| 2016/3/1 |
| セッション番号 |
| C-8 |
| セッション名 |
| 超伝導エレクトロニクス |
| 講演日 |
| 2016/3/16 |
| 講演場所(会議室等) |
| センター2号館 2F 2205 |
| 講演番号 |
| C-8-20 |
| タイトル |
| 脳型計算の学習則を導入した断熱的量子計算手法の検討 |
| 著者名 |
| ◎刑部好弘, 佐藤茂雄, 秋間学尚, 櫻庭政夫, 金城光永, |
| キーワード |
| 量子計算アルゴリズム, 脳型計算, 学習 |
| 抄録 |
| 量子計算機の実現に向け、計算アルゴリズムの開発も重要な課題である。本研究では、Hopfield型ニューラルネットワーク(HNN)と量子ビットネットワーク(QBN)とのアナロジーを基に、佐藤らにより提案されたニューロ様断熱的量子計算手法(NAQC)への学習則の導入について検討した。NAQCでは、HNNにおけるシナプス荷重値から変換された量子ビット間相互作用を利用する。そこで、入力層3ビット・隠れ層4ビット・出力層1ビットから成る制限付きボルツマンマシン(RBM)をQBNを用いて構成し、ボルツマンマシンの学習則が導入されたQBNの学習性能について評価を行った。 |
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