More is different.
God is in the details.
NEWS
- Dates
- March 25-29, 2024
- Conference
- SQAI-NCTS Workshop on Tensor Network and Quantum Embedding (Hongo Campus, The University of Tokyo)
- Title
- Optimizing the structure of tree tensor network for quantum generative modeling using mutual information-based approach
- Abstract
- Generative modeling is a crucial task in the field of machine learning. Recently, there have been several proposals for generative models on quantum devices. We can efficiently optimize generative models defined by tensor network states, but their performance largely depends on the geometrical structure of the tensor network. To tackle this issue, we have proposed an optimization method for the network structure in the tree tensor network class, based on the least mutual information principle. Generative modeling with an optimized network structure has better performance than a fixed network structure. Moreover, by embedding data dependencies into the tree structure based on the least mutual information principle, we can geometrically represent the correlations in the data.
日程: 2024年3月18日から3月21日
- 講演(19pL2-13) "テンソルネットワークを用いた生成モデルの最適化されたネットワーク構造の解析"(共同研究者:大久保毅, 川島直輝)
- Book title
- Advanced Mathematical Science for Mobility Society
- Editors
- Kazushi Ikeda, Yoshiumi Kawamura, Kazuhisa Makino, Satoshi Tsujimoto, Nobuo Yamashita, Shintaro Yoshizawa, Hanna Sumita
- Publisher
- Springer Singapore
- Reference
- ISBN 978-981-99-9771-8 ISBN 978-981-99-9772-5 (eBook)
- Title
- Chapter 5 "Application of Tensor Network Formalism for Processing Tensor Data"
- Authors
- Kenji Harada, Hiroaki Matsueda, and Tsuyoshi Okubo
- Web page
- Open access
- 講義日
- 2024年3月12日
- 講義名
- 「テンソルネットワーク入門」
- 概要 多くの分野で活用されはじめたテンソルネットワーク形式の一般論から初めて、量子多体系の基底状態計算のためのテンソルネットワークを用いた代表的な手法と計算技術(テンソル縮約・自動微分)の解説をし、pythonを用いた実習を行う.
- Date
- Jan 26, 2024
- Conference
- 2024 Annual Meeting of the Physical Society of Taiwan, Topical Symposia:Many-body systems and advanced numerical methods
- Title
- Optimizing tensor network structure
- Date
- Jan 22, 2024
- Conference
- Mini-workshop: Tensor Network algorithms and applications 2024 (Taipei, Taiwan)
- Title
- Optimizing tensor network structure
TOPICS
オンラインで学ぶモンテカルロ法
モンテカルロ法(マルコフ過程を用いた手法も含む)の基本的な事柄についての解説。
解説ページへACTIVITY
学術変革領域(A)極限宇宙の物理法則を創る-量子情報で拓く時空と物質の新しいパラダイム
ABOUT
原田健自
(
Kenji Harada
)
京都大学大学院情報学研究科
助教
harada.kenji.8e@kyoto-u.ac.jp
京都市左京区吉田本町 京都大学吉田キャンパス 総合研究8号館203号室
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(No.59)
統計物理学と情報論的視点を融合した最先端の計算手法とスーパーコンピュータのパワーを組み合わせ、相互作用する多体系と情報科学における未解決問題に先端的に取り組んでいます。