量子コンピュータとディープラーニング・ニューラルネットワーク

基本情報

日時 2018年1月31日(水) 18:30 - 20:30 (あと9日)
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会場
参加者 66 60人
主催 MDRFT
情報提供元 connpass

内容


はじめに

量子コンピュータを使用した機械学習で主にNNを取り上げます。
時間があればQboostなどの他の特徴選択アルゴリズムも紹介します。

RBM/DBMと量子アニーリング・ボルツマンマシン

量子コンピュータでは量子ゲートを使用した機械学習も研究が始まっていますが、
現状では主に量子アニーリングを使用した回路の研究が主です。 ボルツマンマシンを取り上げます。

結合について

キメラグラフなど結線数の少ない学習は役に立たないので、RBMでは完全2部グラフ、
ハードウェアの制約はありますが、基本的にはきちんとモデルに沿った実装を考えます。

量子サンプリング

RBMで使用されるCD法の代わりにボルツマンサンプリングを使用した学習と推論の方法を確認します。

有限温度

ボルツマンサンプリングでは、有限温度の設定によって効率的な学習が変わります。
温度についても触れたいと思います。

ハードウェア実装

チップや実機にRBMやDBMを落とし込むのに必要な技術や量子ビットの構成などを考察したいと思います。 主に量子アニーリング&磁束量子ビットを使用します。

GPUシミュレータ

NVIDIA社のCUDAで並列化された完全2部グラフと量子アニーリングを使用した学習フレームワーク。
また、pythonをベースに組み合わせ最適化問題をメトロポリスのSQAに実装する際のQUBOなどの仕組みも見直したいと思います。

(参考)INCEPTION AI スタートアップ サミット https://www.gputechconf.jp/inception-program.html

場所について

場所は未定ですが、本郷・東京駅周辺を予定しています。