はじめに このフレームワークは生まれたばかりで、完全ではありません。今回リリースするReNomは、バージョン0.1と定めています。徐々にバージョンを上げていきますが、バージョンが1に到達した際に、本来の我々が実現したい事に近づいていくと考えています。 今後の方向性 現在、機械学習に使われている多くのアルゴリズムの物理式は、非常に高度なものですが、そこで使われる理論は今後、古典物理学から、場の量子論に移行していくと考えています。さらに我々は、ディープラーニングが行う事は、パターン認識だけに限らず、人工知能が行うべき、他の問題の解決に対しても応用可能だと考えています。 Phase-1 第一弾として、Renomは量子アルゴリズムにより、より高速に学習し、精度の高い学習アルゴリズムを実装していきます。量子アルゴリズムについて、バージョンアップに伴い随時追加していきます。また、今後はさらに研究を重ね
