T-QARDメンバーが第10回国際産業数理・応用数理会議 (ICIAM2023, 東京都) で発表を行いました。
- 羽場廉一郎 (2023/8/24, Oral) “Nonnegative binary matrix factorization by continuous relaxation and reverse annealing”
T-QARDメンバーが第10回国際産業数理・応用数理会議 (ICIAM2023, 東京都) で発表を行いました。
T-QARDメンバーが第28回統計物理学国際会議 STATPHYS28 (STATPHYS28, 東京大学) で発表を行いました。
T-QARDメンバーがarXivに論文をアップロードしました。
深層学習では計算効率を高めるために大規模バッチ学習(LB)が盛んに使われますが、経験的に「テスト精度が下がる」という問題が知られています。本記事では、その原因を「損失関数の谷の形状」という観点から探り、数値実験を通してLBが鋭い谷に、小規模バッチ(SB)が平坦な谷に収束しやすいことを示します。さらに、両者の利点を活かすために提案された「ウォームスタート」の効果を紹介し、汎化性能をめぐる新たな理解と今後の課題について考察します。
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渋滞を解消するような交通信号機の最適化は、ドライバーのストレス軽減やCO2削減量の削減という点において重要です。現在の日本では、定周期制御と交通感応制御という2つの方法を併用しています。交通感応制御ではリアルタイムに交通情報を取得し信号の状態を決定するため、高速な計算が求められており、量子アニーリングの活用が期待されています。量子アニーリングを活用したR. Shikanai らの先行研究では、曖昧なパラメタが存在し、モデル予測制御も導入されていません。本研究ではそのような曖昧なパラメータを除去し、モデル予測制御を組み込んだイジングモデルを提案します。
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国際学会AQC2022で信号機最適化に関するポスター発表を行いました。本記事では、発表内容を日本語で解説します.
read本記事ではボルツマンマシンを用いて手書き数字画像を生成し,ボルツマンマシンを評価します。
評価方法として、先行研究の評価指標と対数尤度を比較していきます.