ある女子大教授の つぶやき

日常の生活で気がついたことを随想風に綴ってみたいと思います。
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人工知能用語まとめ
1.「機械学習」:統計的手法を用いて、そこから得られるパターンを見つけ出すことで、ビックデータ分析には欠かせない手法。
「深層学習(ディープラーニング)」:脳を模倣した方法(ニューラルネットワーク)を用いて機械学習を行う手法。画像判定など、多量データ処理に必須手法。

2.「量子コンピューター」:従来の二進数での演算と違い、原子や分子など微視的世界で生じる'波'の性質を使った計算機。
「量子アニーリング(焼きなまし法)」:最適化問題など、全ての経路を計算していたら膨大な時間のかかる計算を量子力学の波の現象を用いて高速に計算する手法のこと。

3.「量子ビット」:通常のビットは'0'と'1'しか表せないのに対し、量子ビットは上記で挙げたように、波なので、重ね合わせて表現することができる。1であり0でもあるという曖昧なものを表現できる。
「量子エンタングル」:重ね合わせの量子状態そのもののこと。 物質も量子の世界では波。

4.「量子テレポーテーション」:エンタングル現象を使う。二つの粒子(波)を考えた時に、相互に受ける相関の事で、片方の状態が決まれば、もう片方の状態も決まる。量子テレポーテーションはこの現象を使う。

5.「シミュレーティド・アニーリング」:金属を高温にした状態で、ゆっくり温度を下げていくと、結晶構造が綺麗になる現象の「焼きなまし」から由来していて、結晶のエネルギーを最小にするこの手法を数値計算に置き換えて、最適化問題を古典的に解く方法。

6.「量子ゲート方式」:量子ビットを半導体に組み込んで、演算させる方式で、従来の量子コンといえば、この方式を指す。量子アニーリングの量子コン出現によって、立場が逆転した。この量子ゲート方式の量子コンは、量子状態は崩れやすくなかなかうまくいかなかった。

7.「トンネル効果」:量子状態では物質を波として考えられ、その波というものは確率的に決まる波であって、ある特定の状況で、エネルギーの障壁を乗り越えるのではなく、"すり抜ける"状況が起こる。

8.「スピン」:磁石の最小単位で、 電流の最小単位である電子は回転の性質を持っ。回転(上向き、下向き)とか(右回り、左回り)と表現。「イジングモデル」:量子アニーリングを実現するためのモデル。スピンのエネルギー状態を最小にする状態を最適化問題の解となるようにすることが可能。

9.「D-Wave」:量子アニーリングを提唱した、西森先生の理論を実用化し、世界で初の商用量子コンピュータを製作した企業。
「最適化問題」:巡回セールスマン問題、あるセールスマンが複数の都市を巡回するときに最も距離が最小になる経路を探し出す。

10.例えば3つの都市(例えば東京と名古屋と大阪)は東京→大阪→名古屋→東京と東京→名古屋→大阪→東京だが、 逆向きに巡るのは同じものとみなすと、3つの都市の場合は1となる。一般化すると、
(Nー1)!÷2 通り。
20都市までなら、スーパーコンピュータで数秒で解けるが、30都市だと1400万年と時間がかかりすぎてしまう。以上が巡回セールスマン問題の概要だ。http://qiita.com/onhrs/items/aa0aa181c27743956689 …
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