知的情報処理の最前線：D-waveも負けていない「量子アニーリング」のセールス活動
知的情報処理の最前線：D-waveも負けていない「量子アニーリング」のセールス活動 D-wave Systems sells Quantum annealer 2016.07.13 Updated by Masayuki Ohzeki on July 13, 2016, 07:00 am JST 先日お伝えしたGoogle L.A. でのAdiabatic Quantum Computing 2016の記事の反響に驚いている。量子コンピュータへの潜在的な興味とGoogleの魅せる時代の転換点のリアリティへの期待感の表れであろう。今回は、本家本元量子アニーリングのマシンを作ったD-wave Systemsの動きについて紹介しよう。 実は去る5月の末にカナダ大使館、British Columbia州、東京工業大学の共催により、カナダと日本の科学技術の交流会として、「Quantum Comput
Pythonを使って最適化計算するための方法色々。 - Pythonで学ぶ金融工学
2014-08-29 Pythonを使って最適化計算するための方法色々。 最適化計算 Python 数学 Pythonを使ったポートフォリオの最適化計算。 Pythonで金融工学を学ぶところの当ブログでは、これまで、Pythonを使ってポートフォリオの最適化計算を行うための方法論を検討して参りました。複数資産から構成されるポートフォリオの期待リターンとボラティリティを算出するところまできましたが、ここで最適化計算を行う必要性に迫られているところです。 Pythonで複数資産から構成されるポートフォリオの期待リターンとボラティリティを算出する。 - Pythonで学ぶ金融工学 最適化計算は数学における一分野を築くものでありますので、浅学非才の身であるわたくしにとっては、大きく、難しい問題です。そこで、最適化計算をしてくれるライブラリやツールを探して、使えそうなものがあるか検討してみました。
組合せ最適化入門：線形計画から整数計画まで
東京大学 松尾研究室が主催する深層強化学習サマースクールの講義で今井が使用した資料の公開版です． 強化学習の基礎的な概念や理論から最新の深層強化学習アルゴリズムまで解説しています．巻末には強化学習を勉強するにあたって有用な他資料への案内も載せました． 主に以下のような強化学習の概念やアルゴリズムの紹介をしています． ・マルコフ決定過程 ・ベルマン方程式 ・モデルフリー強化学習 ・モデルベース強化学習 ・TD学習 ・Q学習 ・SARSA ・適格度トレース ・関数近似 ・方策勾配法 ・方策勾配定理 ・DPG ・DDPG ・TRPO ・PPO ・SAC ・Actor-Critic ・DQN（Deep Q-Network） ・経験再生 ・Double DQN ・Prioritized Experience Replay ・Dueling Network ・Categorical DQN ・Nois
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