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1. (WO2017066695) SYSTEMS AND METHODS FOR CREATING AND USING QUANTUM BOLTZMANN MACHINES
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Pub. No.: WO/2017/066695 International Application No.: PCT/US2016/057208
Publication Date: 20.04.2017 International Filing Date: 14.10.2016
IPC:
G06N 99/00 (2010.01) ,B82Y 10/00 (2011.01)
G PHYSICS
06
COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
N
COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
99
Subject matter not provided for in other groups of this subclass
B PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
82
NANO-TECHNOLOGY
Y
SPECIFIC USES OR APPLICATIONS OF NANO-STRUCTURES; MEASUREMENT OR ANALYSIS OF NANO-STRUCTURES; MANUFACTURE  OR TREATMENT OF NANO-STRUCTURES
10
Nano-technology for information processing, storage or transmission, e.g. quantum computing or single electron logic
Applicants: D-WAVE SYSTEMS INC.[CA/CA]; 3033 Beta Avenue Burnaby, British Columbia V5G 4M9, CA
Inventors: AMIN, Mohammad, H.S.; CA
ANDRIYASH, Evgeny; CA
ROLFE, Jason; CA
Agent: SOLTANI, Bobby, B.; US
KUMABE, Blake, K.; US
OBEIDAT, Baha, A.; US
SARGEANT, Brooke; US
QUIST, Brooke, W.; US
ROTH, Carol, J.; US
O'BRIEN, Daniel; US
CARLSON, David, V.; US
STARK, Duncan; US
TARLETON, E., Russell; US
SUN, Eileen, S.; US
HARWOOD, Eric, A.; US
ABRAMONTE, Frank; US
HAN, Hai; US
TALBERT, Hayley, J.; US
WHITE, James, A. D.; US
BARRETT, Jared, M.; US
PEPE, Jeffrey, C.; US
DANLEY, Jeffrey, E.; US
SAKOI, Jeffrey, M.; US
BAUNACH, Jeremiah, J.; US
KARLEN, John, R.; US
MORGAN, John, A.; US
WAKELEY, John, J.; US
COE, Justin, E.; US
HENCKEL, Karen, M.; US
HEFTER, Karl, A.; US
HERMANNS, Karl, R.; US
MORGAN, Kevan, L.; US
COSTANZA, Kevin, S.; US
LINFORD, Lorraine; US
COOPER, Michael, P.; US
RUSYN, Paul; US
LIN, Qing; US
HALLER, Rachel, A.; US
IANNUCCI, Robert; US
KOVELMAN, Robert, L.; US
WEBB, Samuel, E.; US
LEEK, Shoko, I.; US
ROSENMAN, Stephen, J.; US
ABEDI, Syed; US
SATAGAJ, Thomas, J.; US
BOLLER, Timothy, L.; US
FERRON, William, O., Jr.; US
Priority Data:
62/242,62616.10.2015US
Title (EN) SYSTEMS AND METHODS FOR CREATING AND USING QUANTUM BOLTZMANN MACHINES
(FR) SYSTÈMES ET PROCÉDÉS POUR CRÉER ET UTILISER DES MACHINES DE BOLTZMANN QUANTIQUES
Abstract:
(EN) A hybrid computer generates samples for machine learning. The hybrid computer includes a processor that implements a Boltzmann machine, e.g., a quantum Boltzmann machine, which returns equilibrium samples from eigenstates of a quantum Hamiltonian. Subsets of samples are provided to training and validations modules. Operation can include: receiving a training set; preparing a model described by an Ising Hamiltonian; initializing model parameters; segmenting the training set into subsets; creating a sample set by repeatedly drawing samples until the determined number of samples has been drawn; and updating the model. Operation can include partitioning the training set into input and output data sets, and determining a conditional probability distribution that describes a probability of observing an output vector given a selected input vector, e.g., determining a conditional probability by performing a number of operations to minimize an upper bound for a log-likelihood of the conditional probability distribution.
(FR) L’invention concerne un ordinateur hybride qui génère des échantillons pour un apprentissage machine. L’ordinateur hybride comprend un processeur qui met en œuvre une machine de Boltzmann, par exemple, une machine de Boltzmann quantique, qui renvoie des échantillons d’équilibre à partir d’états propres d’un Hamiltonien quantique. Des sous-ensembles d’échantillons sont fournis à des modules d’apprentissage et de validation. L’opération peut consister : à recevoir un ensemble d’apprentissage ; à préparer un modèle décrit par un Hamiltonien Ising ; à initialiser des paramètres de modèle ; à segmenter l’ensemble d’apprentissage en sous-ensembles ; à créer un ensemble d’échantillons en extrayant de manière répétée des échantillons jusqu’à ce que le nombre déterminé d’échantillons ait été extrait ; et à mettre à jour le modèle. L’opération peut consister à partitionner l’ensemble d’apprentissage en ensembles de données d’entrée et de sortie, et à déterminer une distribution de probabilité conditionnelle qui décrit une probabilité d’observation d’un vecteur de sortie sur la base d'un vecteur d’entrée sélectionné, par exemple, à déterminer une probabilité conditionnelle par réalisation d’un certain nombre d’opérations pour réduire au minimum une limite supérieure pour une probabilité logarithmique de la distribution de probabilité conditionnelle.
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