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1.

図書
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1. 先生、それって「量子」の仕業ですか?
大関真之著
出版情報: 東京 : 小学館, 2017.2  190p ; 19cm
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第1章 量子の素顔 : そもそも「量子」ってなに?
20世紀で最も美しい実験「二重スリット実験」 ほか
第2章 量子で考える、宇宙と生命の謎 : 見えるということ
ニュートリノを見る ほか
第3章 藤子・F・不二雄と量子の世界 : ドラえもんと量子の世界
通りぬけフープ ほか
第4章 未来への挑戦 : ムーアの法則の限界が迫る
そもそも電気製品はどうやってできているか ほか
第1章 量子の素顔 : そもそも「量子」ってなに?
20世紀で最も美しい実験「二重スリット実験」 ほか
第2章 量子で考える、宇宙と生命の謎 : 見えるということ
概要: 箱の中の猫は「死んでいて、かつ生きている」??文系でも2時間でわかる、世界一やさしい「量子力学」の講義。
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図書
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2. 画像処理の統計モデリング : 確率的グラフィカルモデルとスパースモデリングからのアプローチ
片岡駿 [ほか] 著 ; 照井伸彦 [ほか] 編
出版情報: 東京 : 共立出版, 2018.11  xii, 246p ; 21cm
シリーズ名: クロスセクショナル統計シリーズ / 照井伸彦 [ほか] 編 ; 8
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第1章 統計的機械学習の基礎 : ベイズ統計
最尤推定 ほか
第2章 ガウシアングラフィカルモデルの統計的機械学習理論 : ガウシアングラフィカルモデルによるノイズ除去とEMアルゴリズム
一般化されたスパースガウシアングラフィカルモデル ほか
第3章 画像補修問題への応用 : 確率モデルに基づく画像補修法
画像補修シミュレーション ほか
第4章 確率モデルによるパターン認識 : 確率モデルによるパターン認識問題へのアプローチの基礎
多値ロジスティック回帰モデル ほか
第5章 圧縮センシングとその近辺 : ベイズ推定
L1ノルムが存在する最適化問題 ほか
第1章 統計的機械学習の基礎 : ベイズ統計
最尤推定 ほか
第2章 ガウシアングラフィカルモデルの統計的機械学習理論 : ガウシアングラフィカルモデルによるノイズ除去とEMアルゴリズム
3.

図書
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3. 量子コンピュータが人工知能を加速する = Quantum annealer accelerates artificial intelligence
西森秀稔, 大関真之著
出版情報: [東京] : 日経BP社 , 東京 : 日経BPマーケティング (発売), 2016.12  187p ; 19cm
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第1章 : 「1億倍速い」コンピュータ
第2章 : 量子アニーリングマシンの誕生
第3章 : 最適化問題の解き方と人工知能への応用
第4章 : 量子コンピュータがつくる未来
第5章 : 量子の不思議な世界を見る
第6章 : 日本が世界をリードする日はくるか
第1章 : 「1億倍速い」コンピュータ
第2章 : 量子アニーリングマシンの誕生
第3章 : 最適化問題の解き方と人工知能への応用
概要: 機械学習・ディープラーニングに応用できる「量子アニーリング」マシンの原理を提唱した本人が語る!
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4. 機械学習入門 : ボルツマン機械学習から深層学習まで
大関真之著
出版情報: 東京 : オーム社, 2016.11  vii, 201p ; 21cm
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第1章 : 何も知らない鏡
第2章 : 美しさの秘訣
第3章 : 最適化問題に挑戦
第4章 : 深層学習に挑戦
第5章 : 未来を予測する
第6章 : 美しく見せる鏡
第7章 : 顔だけで美しさを
第1章 : 何も知らない鏡
第2章 : 美しさの秘訣
第3章 : 最適化問題に挑戦
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5. スパースモデリング : 理論、アルゴリズム、応用
Irina Rish, Genady Ya. Grabarnik著
出版情報: 東京 : ジャムハウス, 2020.1  xiii, 232p ; 24cm
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第1章 導入
第2章 スパース復元:問題の定式化
第3章 理論的な結果 / 決定論的なもの
第4章 理論的結果 / 確率論的部分
第5章 スパース復元問題のためのアルゴリズム
第6章 LASSOとその拡張:構造化されたスパース性
第7章 LASSOを超えて:他の損失関数
第8章 スパースグラフィカルモデル
第9章 スパース行列因子分解:辞書学習とその先
付録A : 数学的準備
第1章 導入
第2章 スパース復元:問題の定式化
第3章 理論的な結果 / 決定論的なもの
6.

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6. ベイズ推定入門 : モデル選択からベイズ的最適化まで
大関真之著
出版情報: 東京 : オーム社, 2018.2  viii, 181p ; 21cm
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第1章 : こんなところにベイズ推定
第2章 : 確率分布とベイズ推定
第3章 : 機械学習とベイズ推定
第4章 : 不可能を可能にするベイズ推定
第5章 : カーネル法とベイズ的最適化
第6章 : 無限の可能性を考えるベイズ推定
第1章 : こんなところにベイズ推定
第2章 : 確率分布とベイズ推定
第3章 : 機械学習とベイズ推定
7.

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7. 量子コンピュータが変える未来
寺部雅能, 大関真之共著
出版情報: 東京 : オーム社, 2019.7  viii, 335p ; 19cm
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1 量子コンピュータとは : 量子コンピュータはもう目の前に!?
量子コンピュータは難しい?
2 量子コンピュータで世界が変わる : 量子コンピュータで変わる車と工場の未来
量子コンピュータで世界を変える企業が描く未来
量子コンピュータと社会のこれから—リーンスタートアップと共創が世界を変える
1 量子コンピュータとは : 量子コンピュータはもう目の前に!?
量子コンピュータは難しい?
2 量子コンピュータで世界が変わる : 量子コンピュータで変わる車と工場の未来
8.

図書
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8. 量子アニーリングの基礎
西森秀稔, 大関真之著
出版情報: 東京 : 共立出版, 2018.5  viii, 144p ; 21cm
シリーズ名: 基本法則から読み解く物理学最前線 ; 18
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量子アニーリングとはいったい何か
イジング模型と組み合わせ最適化問題
2状態系の量子力学
横磁場イジング模型と量子相転移
断熱時間発展の条件
量子相転移の次数とエネルギーギャップの関係
収束条件
量子ゲート模型との等価性
量子アニーリングのシミュレーション
機械学習との関わり
量子アニーリングマシンのベンチマーク
付録A : 統計力学の処方箋
付録B : D−Waveマシンの利用法
量子アニーリングとはいったい何か
イジング模型と組み合わせ最適化問題
2状態系の量子力学
9.

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9. Pythonで機械学習入門 : 深層学習から敵対的生成ネットワークまで
大関真之著
出版情報: 東京 : オーム社, 2019.5  xiv, 393p ; 21cm
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第1章 : 魔法の鏡との出会い
第2章 : 機械学習の発見
第3章 : 思い出のアヤメ
第4章 : 画像データを学んでみよう
第5章 : 未来を予測する
第6章 : 深層学習の秘密
第7章 : 敵対的生成ネットワーク
第1章 : 魔法の鏡との出会い
第2章 : 機械学習の発見
第3章 : 思い出のアヤメ
10.

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10. 量子コンピュータによる機械学習
Maria Schuld, Francesco Petruccione著 ; 荒井俊太 [ほか] 訳
出版情報: 東京 : 共立出版, 2020.8  xiv, 347p ; 22cm
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第1章 : はじめに
第2章 : 機械学習
第3章 : 量子情報入門
第4章 : 量子優位性
第5章 : 情報の符号化
第6章 : 推論のための量子計算
第7章 : 量子計算による学習
第8章 : 量子モデルを利用した学習
第9章 : これからの量子機械学習
第1章 : はじめに
第2章 : 機械学習
第3章 : 量子情報入門
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