田村泰孝 さんに関する公開一覧

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  1. 【課題】重み係数を記憶する記憶部の容量を削減する。【解決手段】記憶部11b1〜11bnは、複数のニューロンのうちの1つである対象ニューロンと結合する結合先ニューロンを示すidを保持し、値が更新される更新対象ニューロンを示すidjと一致するidを示す信号を出力する。記憶部11c1〜11cnは、対象ニューロンと結合先ニューロンとの間の結合の強さを示す重み係数を保持し、上記...

    最適化装置及び最適化方法

  2. 【課題】1−hot制約をもつ最適化問題の計算時間を短縮する。【解決手段】記憶部12が、複数のグループの各々において、記憶部11が保持する複数のビットのそれぞれの間の相互作用の大きさを示す重み値の行列のうち、値が1であるビットを識別するビット識別情報に対応する全ての行を保持し、h生成部13が、同じグループのビットのうち、値が1のビット(インデックス=kのビット)について...

    最適化装置及び最適化装置の制御方法

  3. 【課題】計算処理の高速性を損なうことなく高精度のサンプリングを行う。【解決手段】オフセット制御部13が、エネルギー変化ΔE1〜ΔENに基づいて各状態遷移のうちの少なくとも1つが許容されるようにオフセット値Eoffを決定し、エネルギー変化ΔE1〜ΔENのそれぞれにオフセット値Eoffを付加した複数の評価値を出力するとともに、所定試行回数毎にオフセット値Eoffを出力し、...

    サンプリング装置及びサンプリング装置の制御方法

  4. 【課題】1−hot制約をもつ最適化問題の計算時間を短縮する。【解決手段】複数の算出回路(ΔE算出回路11p1〜11pnを含む)は、イジングモデルのビットをグループ分けした各グループの複数ビットのうち、値が1のビットについてのローカルフィールド値(hi)と、値が0のビットについてのローカルフィールド値(hj)と、重み値(Wij)とに基づいて、両ビットが変化することによる...

    最適化装置及び最適化装置の制御方法

  5. 【課題】k−hot制約をもつ最適化問題の計算時間を短縮する。【解決手段】k個(k>1)のΔE算出回路(ΔE算出回路11i,11Nなど)のそれぞれは、イジングモデルのN個のビットのうち、値=1のk個のビットの何れかと、乱数(n)に基づき選択した値=0のビットとが変化することによるエネルギー変化を算出し、(N−k)個のΔE算出回路(ΔE算出回路11jなど)のそれぞれは、値...

    最適化装置及び最適化装置の制御方法

  6. 【課題】計算速度の低下を抑制する。【解決手段】記憶部10aは、記憶装置11に記憶された全重み係数のうち、全ビットの一部である複数のビットに関する重み係数群を記憶する。演算回路10bは、その重み係数群と、複数のビットのうちで値が更新されたビットの情報に基づいて、複数のビットのそれぞれの値が変化することによるイジングモデルのエネルギー変化を計算する処理と、エネルギー変化に...

    最適化装置及び最適化装置の制御方法

  7. 【課題】3値以上の値をもつ変数を扱う最適化装置の回路規模の増大を抑制する。【解決手段】算出回路11b1〜11bNは、それぞれm値(mは3以上の正の整数)の変数を用いて状態が表される複数のニューロンのうち、状態が更新された第1のニューロンの状態変化方向と、第1のニューロンと第2のニューロンとの間の相互作用の大きさを示す重み係数と、に基づいて、第2のニューロンの状態が、正...

    最適化装置、最適化装置の制御方法及び最適化装置の制御プログラム

  8. 【課題】計算速度の低下を抑制する。【解決手段】記憶部11b1〜11bnは、重み係数W11〜WNNを2つ以上のビットに関する重み係数をそれぞれ含むように分割したn個の重み係数群のうちの1つをそれぞれ記憶し、ビット値演算回路部11c1〜11cnは、重み係数群と更新ビットの値と識別情報と熱励起エネルギーとに基づき、上記2つ以上のビットの各々について更新を許容するか否かを判定...

    最適化システム、最適化システムの制御方法及び最適化システムの制御プログラム

  9. 【課題】最適解の探索速度の低下を抑制する。【解決手段】複数の算出回路(算出回路11c1〜11c6など)のそれぞれは、イジングモデルに含まれる複数のスピンに対応する複数のビットのうち、n(nは2以上の整数)個のビットの各々についてのローカルフィールド値、ビットの値、ビット間の相互作用の大きさを示す重み値、に基づいて、n個のビットの値が変化することによるエネルギー変化を算...

    最適化装置、最適化装置の制御方法及び最適化装置の制御プログラム