WEKO3
アイテム
アニーリングマシンによるベイジアンネットワーク構造学習のビット数削減手法
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/227106
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/22710603a01c0a-6a8e-4947-9841-5655d678abc8
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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Copyright (c) 2023 by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers This SIG report is only available to those in membership of the SIG.
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| ARC:会員:¥0, DLIB:会員:¥0 | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||||
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| 公開日 | 2023-07-27 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| タイトル | アニーリングマシンによるベイジアンネットワーク構造学習のビット数削減手法 | |||||||||||
| 言語 | ||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||
| キーワード | ||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||
| 主題 | 機械学習 | |||||||||||
| 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 | ||||||||||||
| 京都大学大学院情報学研究科 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 京都大学大学院情報学研究科 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 京都大学大学院情報学研究科 | ||||||||||||
| 著者名 |
齊藤, 一希
× 齊藤, 一希
× 安戸, 僚汰
× 高木, 直史
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| 論文抄録 | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||
| 内容記述 | ベイジアンネットワークは確率変数をノードとする DAG 構造の確率グラフィカルモデルで,同時確率分布をコンパクトに表せるため,意思決定モデルとして注目を集めている.いくつかのサンプルデータから適切な DAG 構造を見つけるタスクは構造学習とよばれ,NP 困難であり,様々な手法が提案されている.本稿ではアニーリングマシンを用いた手法を検討する.アニーリングマシンは様々な組合せ最適化問題を QUBO と呼ばれるイジングモデルに定式化することで解くことができ,量子揺らぎを用いた量子アニーリングマシンや,GPU,FPGA,ASIC 等の古典計算機を用いた疑似量子アニーリングマシンなどが提案されている.一方,QUBO 行列のサイズが大きくなるとアニーリングマシンを用いて解くことができなくなるため,よりビット数の少ない変換方法の研究が必要とされている.本稿では,アニーリングマシンを用いて,より小さなイジングモデルへの変換を用いた構造学習を提案する. | |||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||
| 収録物識別子 | AN10096105 | |||||||||||
| 書誌情報 |
研究報告システム・アーキテクチャ(ARC) 巻 2023-ARC-254, 号 29, p. 1-6, 発行日 2023-07-27 |
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| ISSN | ||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||||
| 収録物識別子 | 2188-8574 | |||||||||||
| 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 | |||||||||||