電子情報通信学会総合大会講演要旨
C-8-20
脳型計算の学習則を導入した断熱的量子計算手法の検討
◎刑部好弘・佐藤茂雄・秋間学尚・櫻庭政夫(東北大)・金城光永(琉球大)
量子計算機の実現に向け、計算アルゴリズムの開発も重要な課題である。本研究では、Hopfield型ニューラルネットワーク(HNN)と量子ビットネットワーク(QBN)とのアナロジーを基に、佐藤らにより提案されたニューロ様断熱的量子計算手法(NAQC)への学習則の導入について検討した。NAQCでは、HNNにおけるシナプス荷重値から変換された量子ビット間相互作用を利用する。そこで、入力層3ビット・隠れ層4ビット・出力層1ビットから成る制限付きボルツマンマシン(RBM)をQBNを用いて構成し、ボルツマンマシンの学習則が導入されたQBNの学習性能について評価を行った。