ボルツマン分布 - Wikipedia
ボルツマン分布（ボルツマンぶんぷ、英語: Boltzmann distribution）とは、高温で濃度の低い粒子系において、一つのエネルギー準位にある粒子の数（占有数）の分布を与える理論式の一つである。ギブズ分布とも呼ばれる。気体分子の速度の分布を与えるマクスウェル分布をより一般化したものに相当する。 量子統計力学においては、占有数の分布がフェルミ分布に従うフェルミ粒子と、ボース分布に従うボース粒子の二種類の粒子に大別できる。ボルツマン分布はこの二種類の粒子の違いが現れないような条件におけるフェルミ分布とボーズ分布の近似形（古典近似）である。ボルツマン分布に従う粒子は古典的粒子とも呼ばれる。 核磁気共鳴および電子スピン共鳴などにおいても、磁場の中で分裂した2つの準位の占有率はボルツマン分布に従う。 概要[編集] ボルツマン分布に従う系において、エネルギーが ε に等しい一つの準位にある粒
ボルツマンマシン - Wikipedia
ボルツマンのグラフの一例。 各エッジ（線）は接続されたユニット同士の依存を意味する。この例では3つの不可視ユニット（hidden; 青）と4つの可視ユニット（visible; 白）がある。 ちなみにこの例は制約を持つボルツマンマシンではない。 ボルツマン・マシン（英: Boltzmann machine）は、1985年にジェフリー・ヒントンとテリー・セジュノスキー（英語版）によって開発された確率的（英語版）回帰結合型ニューラルネットワークの一種である。 概要[編集] ボルツマンマシンは、統計的な変動を用いたホップフィールド・ネットワークの一種と見なすことができる。これらはニューラル ネットワークの内部についてを学ぶことができる最初のニューラル ネットワークの 一つで、（十分な時間を与えられれば） 難しい組合せに関する問題を解くことができる。ただしボルツマン・マシンには後述される事柄を含む数
量子コンピュータにおけるボルツマンマシン・生成モデル概観 - Qiita
ボルツマンマシンはたびたび量子コンピュータの文脈で出てきます。現在の量子コンピュータはエラーが多く、なかなか確定的な計算ができません。シミュレータと呼ばれる量子コンピュータを模擬的に動かすものは識別モデルを実行できますが、それでも実機での識別モデルの実行は誤り訂正が必要とされ、いまだ技術的な見込みなどが遠いと言われています。 そこで、最近では生成モデルと呼ばれるモデルが量子コンピュータの文脈で主流となっています。これはIBMやGoogleなどの超電導タイプでも、IonQやHoneywellなどのイオントラップタイプでも、また機能特化のD-Waveでも同じです。背景にある考え方はどれも同じで、効率的に生成モデルを学習できるのではと言う考え方があります。 神に見捨てられたモデル いろいろボルツマンマシンに関する資料を探していたら、どなたかのブログが出てきました。 「確率的なDeep Learn
D-Waveから量子ゲートマシンまでのRBMのボルツマン学習 - Qiita
はじめに 普段量子コンピュータの勉強会をしているのですが、D-Waveを使用した機械学習に関して興味がある方が多いのと、質問が多いのでまず基本的な学習の過程のおさらいとD-Waveを活用してまずは簡単な例題を解いて見たいと思います。 参考資料や記事 これまで様々な問題を検証して記事にしてきました。基本的な用語などは過去の記事から参照してしまっているので、そちらもご覧ください。 イジングモデルや量子アニーリングについては過去の記事 「量子アニーリング、イジングモデルとフレームワーク」 https://qiita.com/YuichiroMinato/items/16574cdf88659dbe9783 また、Yoshua Bengio先生の論文にもある通り、ソフトウェアシミュレーションが活用できます。自社でもGPUやスパコンを活用したシミュレーションを活用していましたので、実機が活用できない
D-Waveでボルツマン機械学習する際のテクニック集 - Qiita
はじめに 量子アニーリングマシンな D-Wave には、組み合わせ最適化問題への応用が期待されていますね。 ただ実際のところ理想的な断熱時間発展はできないので、最適解が得られるとは限りません。むしろ現状だと「D-Waveによる量子アニーリングで３行４列のピクロスをノリで解いてみた」のような問題サイズでも正答率 1/3 とかそんなものみたいです。色々とチューニングの余地はあると思うのですが、最適化問題を解かせるのはなかなか厳しそうという感触です。 そこで厳密な最適解を得るのは諦めて、 D-Wave によるサンプリングがボルツマン分布に従っているとみなし、ボルツマン機械学習する際の重いサンプリングコストを担わせようという流れがあります。 といってもボルツマン分布に従う理論的な後ろ盾はないようなのですが、ディープラーニングの事前学習として制限付きボルツマンマシンを学習する際に D-Wave を利
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