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    • 2. 发明专利
    • データの量子処理のためのシステムおよび方法
    • 系统和方法,用于数据的量子处理
    • JP2016531343A
    • 2016-10-06
    • JP2016524211
    • 2014-06-26
    • ディー−ウェイブ システムズ,インコーポレイテッドディー−ウェイブ システムズ,インコーポレイテッド
    • ローズ,ジョーディーギルダート,スザンヌマクレディ,ウィリアム,ジー.ウォリマン,ドミニク,クリストフ
    • G06N99/00
    • G06N99/005G06K9/00986G06K9/6247G06K9/6249G06K9/6255G06N99/002
    • システム、方法および態様、ならびにそれらの実施形態は、量子プロセッサを使用した教師なしまたは半教師あり特徴学習に関連する。教師なしまたは半教師あり特徴学習を達成するために、量子プロセッサは、1つ以上のデータセット上での階層化深層学習(HDLと称される)を達成するためにプログラミングされる。システムおよび方法は、1つ以上のデータセットにおいて、またはデータもしくはデータセットにわたって最大限の繰り返しパターンを検索、構文解析、および検出する。実施形態および態様は、データにおいて、またはデータにわたって最大限の繰り返しパターンを検出するためにスパースコーディングを使用することに関する。スパースコーディングの例は、L0およびL1スパースコーディングを含む。いくつかの実装形態は、辞書要素または1つ以上の辞書の構成要素にラベルを付加し、組み込み、または取り付けることを含んでもよい。ラベルとラベル付けされた要素との間の論理的関連付けが存在し得、それによって教師なしまたは半教師あり特徴学習の処理が、要素と、組み込まれ、付加され、または取り付けられたラベルとの両方に及ぶ。
    • 系统,方法和实施例,以及作为其实施例,它与特征学习已无人看管或相关联的半监督使用量子处理器。 为了实现无监督或半监督学习特征,量子处理器被编程以实现在一个或多个数据集的分层深度学习(以下称为HDL)。 系统和方法,在一个或多个数据集,或搜索在数据或数据集的最大重复图案,解析和检测。 涉及使用稀疏编码的实施例和方面,检测的最大重复图案中的数据,或用于存储数据。 稀疏编码的实例包括L0和L1稀疏编码。 一些实现方式可以将标签添加到词典元件或一个或多个字典,嵌入式的元素,或者可包括附接。 两个逻辑关联存在和获得,处理,由此NO或半监督教师特征学习,和元件,集成化,并加入,或在标签和标记部件之间连接的标记 达。