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量子アニーリングを活用した行列因子分解手法による画像分類
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/225044
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/225044401d29e4-6939-4cf7-ac35-d4532cbb3498
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-QS23008013.pdf (2.0 MB)
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Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2023-03-06 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 量子アニーリングを活用した行列因子分解手法による画像分類 | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| 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 | ||||||||||
| お茶の水女子大学／株式会社リコー | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| お茶の水女子大学／東北大学大学院 | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Ochanomizu University / Ricoh Co., Ltd. | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Ochanomizu University / Tohoku University | ||||||||||
| 著者名 |
朝岡, 日向子
× 朝岡, 日向子
× 工藤, 和恵
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 量子コンピューティング技術が発展するにしたがって，量子アニーリングマシンを用いる機械学習手法が多数提案されている．しかしながら，ディープラーニングなど古典コンピュータによる機械学習もすでに発展しているため，新たに量子アニーリング技術を導入する利点を示すことは重要である．本研究報告では量子アニーリングによる行列因子分解手法でモデルを学習し，その性能を従来の機械学習手法と比較した結果を示す．今回活用する二値制約非負値行列因子分解 (Nonnegative/Binary Matrix Factorization; NBMF) は，もともとスパースな生成モデルの学習手法であるが，クラス分類モデルとしての応用を提案する．今回の実験では，手書き数字画像の学習を行い，得られた特徴を活用してクラス分類タスクを解いた．その結果，学習時に用いるデータ数と特徴数およびエポック数が少ない場合に，ニューラルネットワークなど古典の機械学習手法よりも高精度になることが確認できた．また，量子アニーリングソルバーを用いて学習を行うと，計算時間が格段に高速化することもわかった．一定の条件下で，量子アニーリング技術を学習に活用する優位性があることを示した． | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AA12894105 | |||||||||
| 書誌情報 |
研究報告量子ソフトウェア（QS） 巻 2023-QS-8, 号 13, p. 1-8, 発行日 2023-03-06 |
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| ISSN | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||
| 収録物識別子 | 2435-6492 | |||||||||
| 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 | |||||||||
