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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2017-11-09 13:00 エンタングルメント・エントロピーに基づく機械学習 ○田中 勝（福岡大）  IBISML2017-50 |
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| 抄録 | （和） | 画像識別ではCNNが大成功を収めているが，ここでは他分野との関わりに焦点を当てて見直してみたい。特に，画像を入力とする場合，画像中の各ピクセルは独立である事が暗に仮定されていたりすることも多いが，これを一種の波動関数とみなし各ピクセル間にある種の相関を持ち込む。本報告では，このようなことを考える背景について詳細に考察する。特に，全系の情報が何らかの理由により完全には得られないような状況では部分系について考えることが余儀なくされるが，このことがエンタングルメント・エントロピーという概念に繋がっていくことを示す。また，部分系を捕らえるための手段としては，ベキ乗則に従う確率分布を考えることも可能である。これについても，その理由について具体的に示す。これらの手法の内，エンタングルメント・エントロピーを用いた部分系に対する取り扱いに関する具体的な応用については，江口が本研究会（IBIS2017）において別途発表するので，そちらを参照していただきたい。 |
| （英） | CNN has been successful in image classification, but we want to focus on the relationship with other fields. In particular, given an input image, each pixel in the image is often assumed to be independent, but it is considered as a kind of wave function to bring a kind of correlation between each pixel. In this report, the background considering this is discussed in detail. In particular, it is necessary to consider the partial system in situations where information of all systems cannot be completely obtained for some reason, but this is shown to lead to the concept of entropy entropy. It is also possible to consider the probability distribution according to the power law as a means to catch the partial system. The reason for this is also shown in concrete terms. Among these techniques, Egguchee will give some specific application of the entangement entropy to partial systems (IBIS 2017). | |
| キーワード | （和） | 部分系 / エンタングルメント・エントロピー / ベキ乗則 / 畳み込みニューラルネットワーク / / / / |
| （英） | subsystem / entanglement entropy / power law / convolutional neural network / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 117, no. 293, IBISML2017-50, pp. 115-122, 2017年11月. | |
| 資料番号 | IBISML2017-50 | |
| 発行日 | 2017-11-02 (IBISML) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IBISML2017-50 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
| 開催期間 | 2017-11-08 - 2017-11-10 |
| 開催地（和） | 東京大学 |
| 開催地（英） | Univ. of Tokyo |
| テーマ（和） | 情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2017) |
| テーマ（英） | Information-Based Induction Science Workshop (IBIS2017) |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2017-11-IBISML |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | エンタングルメント・エントロピーに基づく機械学習 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Quantum inspired Machine Learning through Entanglement Entropy |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 部分系 / subsystem |
| キーワード(2)（和/英） | エンタングルメント・エントロピー / entanglement entropy |
| キーワード(3)（和/英） | ベキ乗則 / power law |
| キーワード(4)（和/英） | 畳み込みニューラルネットワーク / convolutional neural network |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 田中 勝 / Masaru Tanaka / タナカ マサル |
| 第1著者 所属（和/英） | 福岡大学 (略称： 福岡大) Fukuoka UNIversity (略称： Fukuoka UNiv.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2017-11-09 13:00:00 |
| 発表時間 | 150分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | IBISML2017-50 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | no.293 |
| ページ範囲 | pp.115-122 |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2017-11-02 (IBISML) |
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