KDD2014勉強会: Large-Scale High-Precision Topic Modeling on Twitter
![統計的機械学習における量子アニーリング](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e3d3478e426f2ade9eb20ce6fb0e9e0c0bd791d1/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Fysm-spip-20120323isseisato-120323001353-phpapp02-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26amp%3Bheight%3D640%26amp%3Bfit%3Dbounds)
2. アウトライン • 量子力学入門 – 状態、純粋状態、混合状態 • 古典力学の世界と量子力学の世界 • 量子力学の世界 – 純粋状態と混合状態 • 機械学習への応用 – クラス分類問題 • 量子アニーリングによる最適化 • to be con1nued 4. 状態、純粋状態、混合状態 • 古典力学の世界 粒子の状態 (x, p) : 相空間の座標 位置と運動量を決めれば 古典的な粒子の状態は完全に決まる • 量子力学の世界 粒子の状態 | i : 状態ベクトル 位置と運動量を同時に決めることができない (不確定性原理) 物理的に可能な限り情報を指定し尽くしたとき 「指定の仕方」が、あるベクトル空間の元となる (複素ヒルベルト空間) 5. 状態、純粋状態、混合状態 • 純粋状態 – 前述の「物理的に可能な限り情報を指定し尽くした状態」 を純粋状態と呼ぶ – 普
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