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  1. 研究報告
  2. システム・アーキテクチャ(ARC)
  3. 2023
  4. 2023-ARC-254

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/227106
03a01c0a-6a8e-4947-9841-5655d678abc8
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-ARC23254029.pdf IPSJ-ARC23254029.pdf (1.0 MB)
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.
ARC:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
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

齊藤, 一希

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安戸, 僚汰

× 安戸, 僚汰

安戸, 僚汰

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高木, 直史

× 高木, 直史

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
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
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Ver.1 2025-01-19 12:16:30.899157
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