量子アニーリングと強化学習&Deep Boltzmann machine&RBM

量子アニーリング回路を活用した強化学習です。 これまで何回か行われてきたRBMの延長で強化学習を解きます。 スライドが綺麗にまとまっていれば３０分ほどで終わるのであとは１時間議論等に使いたいと思います。

場所は丸の内もしくは本郷三丁目ラボカフェを予定しています。

（17.7.22追記）
昨日RBMその２が終了し、 １、キメラグラフ型の接続数の少ないRBMは学習が弱くて使い物にならないので、
キメラグラフを使用する際にも量子ビットを消費しても結合を増やす。
２、多少のノイズにはパラメータ類はついていける。
３、CD法の代わりに量子サンプリングとしてボルツマン分布を利用した高速サンプリングが使用できる。
その際に温度の逆数のパラメータβの最適な値は問題サイズに依存する考察があるということを学びました。

二つの論文を読みたいと思います。

Reinforcement Learning Using Quantum Boltzmann Machines
https://arxiv.org/abs/1612.05695
量子ボルツマンマシンとして量子サンプリングを活用したDBMを構成

Free energy-based reinforcement learning using a quantum processor
https://arxiv.org/abs/1706.00074
Free Energy based Reinforcement Learningという量子ボルツマンマシンの特性を生かしたアルゴリズムを構成する。

（17.8.20追記）枠を増やしました。いつもの会場だといっぱいになってしまうので並行して会場も探します。