Quantum-mechanical extension of variational Bayes inference for unsupervised and supervised learning
Quantum-mechanical extension of variational Bayes inference for unsupervised and supervised learning
复制标题
用于无监督和监督学习的变分贝叶斯推理的量子力学扩展
DOI：
10.11188/seisankenkyu.72.123
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发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
宮原 英之
中科院分区：
文献类型：
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作者：
宮原 英之
機械学習は数理的および工学的な興味から多くの注目を集めている. その中でもベイズ推定は広く利用されており, 変分ベイズ法はその代表的なアルゴリズムである. 一方で, 様々な文脈で量子計算や量子力学に基づく計算手法が注目を集めている. そこで本解説では, 近年提案された変分ベイズを量子力学的に拡張したアルゴリズムの解説を行う. 初めに教師なし学習の問題設定で定式化を行う. その後ハミルトニアン量子化に基づく量子化を用い, 推定のための更新式を示す. さらに, 教師あり学習の場合にも言及する.