量子アニーリングを用いた機械学習およびデータマイニングの並列アルゴリズム開発
概要
本研究は、統計的機械学習、特に確率的潜在変数モデルの学習において量子揺らぎを制御することで、学習効率を向上させることを目的とする。
確率的潜在変数モデルの学習は、その尤度を目的関数とした最適化問題として捉える事ができる。問題となるのが、多数の局所解をもつ非線形最適化問題となることである。我々は、量子揺らぎを制御することで、より良い局所解の探索を行う手法を開発した。この量子揺らぎの導入は、複数の学習器を相互作用させて学習することで可能となる。
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