電子情報通信学会総合大会講演要旨
A-1-6
実数変数最適化問題の2進数展開によるイジングモデルへの変換
◎小野涼斗・染谷健太・河原尊之(東京理科大)
SVMは最適化問題で定式化される分類精度の高いパターン識別手法である.この最適化問題を瞬時に解くことが可能となれば,世界に溢れる膨大な情報をその場で識別し対応する能力を”モノ”に与え,近年のIoT社会のさらなる躍進となる.しかしSVMは解となる変数それぞれがあらゆる値をとるため,その組み合わせは文字通り無限に存在する.本稿ではこれを,ハード化の研究により高速化が期待されるイジングモデルに変換する”2進数展開”という手法を新たに提案し,2状態の組合せのみで解を表現可能にした.さらにシミュレーションにより,最急降下法と提案した手法を用いてイジングモデルによって解いた結果を比較し,その有効性を示した.