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

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Abstract

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.

Journal

  • IEICE technical report

    IEICE technical report 111(87), 111-117, 2011-06-13

    The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

References:  14

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    110008746385
  • NII NACSIS-CAT ID (NCID)
    AA12482480
  • Text Lang
    JPN
  • Article Type
    ART
  • ISSN
    09135685
  • NDL Article ID
    11161489
  • NDL Source Classification
    ZN33(科学技術--電気工学・電気機械工業--電子工学・電気通信)
  • NDL Call No.
    Z16-940
  • Data Source
    CJP  NDL  NII-ELS 
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