量子アニーリングによる無限混合モデルの並列最適化 Quantum Annealing for Infinite Mixture Models

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抄録

Dirichlet過程による無限混合モデルの最大事後確率推定において,量子アニーリングを用いる手法を提案する.本研究における量子アニーリングは,シミュレーテッドアニーリングを並列化したアルゴリズムであるため,無限混合モデルに対する新しい並列学習アルゴリズムとみなすことができる。本研究では,実際にマルチコア・プロセッサーを用いて学習を並列化し,グラフクラスタリングにおいて性能評価を行った.

We develope quantum annealing (QA) for the infinite mixture models. The QA is regarded as a parallelized ex-tension of simulated annealing (SA). Experiments show that QA finds a better seating arrangement than SA in the Chinese restaurant process. Moreover, our QA algorithm is as easy as an SA algorithm to implement.

収録刊行物

  • 電子情報通信学会技術研究報告. IBISML, 情報論的学習理論と機械学習 = IEICE technical report. IBISML, Information-based induction sciences and machine learning

    電子情報通信学会技術研究報告. IBISML, 情報論的学習理論と機械学習 = IEICE technical report. IBISML, Information-based induction sciences and machine learning 111(87), 111-117, 2011-06-13

    一般社団法人電子情報通信学会

参考文献:  14件中 1-14件 を表示

各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    110008746385
  • NII書誌ID(NCID)
    AA12482480
  • 本文言語コード
    JPN
  • 資料種別
    ART
  • ISSN
    09135685
  • NDL 記事登録ID
    11161489
  • NDL 雑誌分類
    ZN33(科学技術--電気工学・電気機械工業--電子工学・電気通信)
  • NDL 請求記号
    Z16-940
  • データ提供元
    CJP書誌  NDL  NII-ELS 
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