量子ニューラルネットワークの学習アルゴリズムに関する考察(「機械学習によるバイオデータマインニング」及び「一般」)
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概要
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量子ニューラルネットワークは,量子計算アルゴリズムのひとつである断熱的量子計算手法と人工ニューラルネットワークを基にしたネットワークであり,新しい量子計算アルゴリズム開発の困難さを打破する候補のひとっである.本稿では,Hebb学習を基に量子ニューラルネットワークのための新しい学習アルゴリズムを提案する.予備段階ではあるが,計算機シミュレーションにより提案する学習アルゴリズムの成功結果を示し,その学習則の実現性について考察する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2006-06-09
著者
-
中島 康治
東北大学電気通信研究所ブレインウェア実験施設
-
佐藤 茂雄
東北大学電気通信研究所
-
金城 光永
東北大学電気通信研究所
-
佐藤 茂雄
東北大学電気通信研究所ブレインウェア実験施設:東北大学電気通信研究所ナノ・スピン実験施設
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佐藤 茂雄
東北大学 電気通信研究所
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金城 光永
琉球大学
-
中島 康治
東北大学電気通信研究所
-
金城 光永
琉球大学工学部
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