講演情報
[8p-N304-3]量子ウォークに基づくエクストリームラーニングマシンの検討
〇山上 智輝1、チンドラク サウド2、ルッゲ カーティ2、内田 淳史1 (1.埼玉大、2.イルメナウ工科大)
キーワード：
量子ウォーク、エクストリームラーニングマシン、量子機械学習
近年，量子的性質を機械学習に応用する量子機械学習が注目されており，量子ウォークは入力情報の特徴変換に有用と期待される．一方，量子ダイナミクスの学習では多数のパラメータ最適化が課題となる．本研究では，量子ウォークを固定特徴変換器として用いるエクストリームラーニングマシン（QWELM）を提案し，Lorenz時系列予測タスクで性能を検証する．