量子アニーリングによる無限混合モデルの並列最適化(機械学習とその応用)
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概要
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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.
- 2011-06-13
著者
-
中川 裕志
東京大学情報基盤センター
-
宮下 精二
東大院理
-
田中 宗
東大物性研
-
宮下 精二
東大院理:jst-crest
-
宮下 精二
東京大学工学系研究科物理工学専攻
-
宮下 精二
東大理:crest
-
宮下 精二
京大・人環
-
田中 宗
東京大学物性研究所
-
栗原 賢一
Google
-
中川 裕志
東京大学
-
宮下 精二
阪大理
-
佐藤 一誠
東京大学
-
宮下 精二
東京大学大学院理学系研究科
-
佐藤 一誠
東京大学情報理工学系研究科
-
佐藤 一誠
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
宮下 精二
東京大学大学院理学系研究科物理学専攻
-
宮下 精二
東京大学・工
-
宮下 精二
東京大学
-
宮下 精二
東京大学理学系研究科物理学専攻
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