ログイン 新規登録
言語:

WEKO3

  • トップ
  • ランキング
To
lat lon distance
To

Field does not validate



インデックスリンク

インデックスツリー

メールアドレスを入力してください。

WEKO

One fine body…

WEKO

One fine body…

アイテム

  1. 研究報告
  2. ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)
  3. 2025
  4. 2025-HPC-198

コヒーレントイジングマシンの性能パラメタ最適化のための探索アルゴリズム選択可能な手法の提案

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2001247
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2001247
51d43a49-e1a4-49d1-a08d-d55af2407a41
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-HPC25198037.pdf IPSJ-HPC25198037.pdf (2.0 MB)
 2027年3月10日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2025 by the Information Processing Society of Japan
非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, HPC:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2025-03-10
タイトル
言語 ja
タイトル コヒーレントイジングマシンの性能パラメタ最適化のための探索アルゴリズム選択可能な手法の提案
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 性能評価1
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
名古屋大学大学院情報学研究科
著者所属
名古屋大学大学院情報学研究科
著者所属
名古屋大学大学院情報学研究科
著者所属
名古屋大学情報基盤センター
著者所属
名古屋大学情報基盤センター
著者所属
名古屋大学情報基盤センター
著者所属
名古屋大学情報基盤センター
著者所属
名古屋大学情報基盤センター
著者所属(英)
en
Graduate School of Informatics, Nagoya University
著者所属(英)
en
Graduate School of Informatics, Nagoya University
著者所属(英)
en
Graduate School of Informatics, Nagoya University
著者所属(英)
en
Information Technology Center, Nagoya University
著者所属(英)
en
Information Technology Center, Nagoya University
著者所属(英)
en
Information Technology Center, Nagoya University
著者所属(英)
en
Information Technology Center, Nagoya University
著者所属(英)
en
Information Technology Center, Nagoya University
著者名 羽生,達郎

× 羽生,達郎

羽生,達郎

Search repository
森下,誠

× 森下,誠

森下,誠

Search repository
水木,直也

× 水木,直也

水木,直也

Search repository
片桐,孝洋

× 片桐,孝洋

片桐,孝洋

Search repository
椋木,大地

× 椋木,大地

椋木,大地

Search repository
河合,直聡

× 河合,直聡

河合,直聡

Search repository
星野,哲也

× 星野,哲也

星野,哲也

Search repository
永井,亨

× 永井,亨

永井,亨

Search repository
論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 近年,組合せ最適化問題を解くためのコンピューティングモデルであるコヒーレントイジングマシン(CIM)において,Chaotic Amplitude Control(CACm)アルゴリズム導入することで,高精度な求解が期待されている.しかし,CACには多数のハイパパラメタがあり,その調整が解の性能に大きな影響を与える.そこで本研究では,CIMにおいてCACmを採用したCIM-CACmアルゴリズムのハイパパラメタ探索において,ベイズ最適化の効率を高める探索手法2種(提案法A,提案法Bと呼ぶ)を提案し,性能評価を行った.ここで提案法Aは,探索の総試行回数を一定とするが,ハイパパラメタ間の影響を無視し逐次的に最適化する.一方,提案法Bでは,パラメタの初期評価を導入して優先順位付けされたパラメタ集合を基に,提案法Aを適用する.名古屋大学のスーパーコンピュータ「不老」クラウドシステムを用い,Wishart planted instancesを扱う問題に対するTime to Solution(TTS)を評価指標としたベンチマークを採用した性能評価を行った.性能評価の結果,知られている最良となるハイパパラメタを用いた場合に対するTTSをベースラインとした場合において,提案法Aは最大1.47倍,提案法Bは最大1.65倍の性能向上を達成した.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10463942
書誌情報 研究報告ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)

巻 2025-HPC-198, 号 37, p. 1-10, 発行日 2025-03-10
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8841
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
戻る
0
views
See details
Views

Versions

Ver.1 2025-02-28 08:06:25.789377
Show All versions

Share

Mendeley Twitter Facebook Print Addthis

Cite as

エクスポート

OAI-PMH
  • OAI-PMH JPCOAR
  • OAI-PMH DublinCore
  • OAI-PMH DDI
Other Formats
  • JSON
  • BIBTEX

Confirm


Powered by WEKO3


Powered by WEKO3