概要

近年、素因数分解や探索問題など、いくつかの問題を従来のコンピュータよりも少ない計算量で解ける量子コンピュータや情報論的な安全性をもつ量子暗号等によって量子情報科学が社会的にも注目されております。一方、ディープラーニングの登場によって始まった第三次AIブームは現在も続いており、日常生活のいたるところで人工知能は利用されています。従来のコンピュータの代わりに量子コンピュータを使って、より効率的に機械学習ができないかというのは自然な考えです。今回は量子コンピュータを用いた教師付き学習について、基本原理をしっかりと理解することを目指します。 2章と3章で量子コンピュータの基礎と機械学習の基礎を学習しました。これから新たに参加される場合は、量子情報と通常の機械学習についてある程度知っていることが前提になります。

テキスト

共立出版から発行されている「量子コンピュータによる機械学習」
　https://www.kyoritsu-pub.co.jp/bookdetail/9784320124622　を使います。

この本は「Supervised Learning with Quantum Computers」
https://www.springer.com/gp/book/9783319964232 の日本語訳です。

2021年11月15日追記

原著の英語版では第二版が出版されました。 https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-030-83098-4 第二版の日本語訳は今のところは出版されていません。 初版と第二版とでは本の構成が大幅に異なるため、第35回からは第二版の構成に従って読んでいきます。 ただし読者の方で日本語の初版お持ちの方は、適宜初版の該当場所を示しますので英語版を持っていなくてもよいように配慮いたします。

今回の内容

英語版第二版の 4.5 Data Encoding as a Feature Mapを読みます。

進め方

この読書会はオンラインでスカイプを用いて開催します。 開始時刻になったら、主催者がこの読書会のスカイプの音声通話を開始します。 基本的には主催者が教科書の該当範囲の説明をする、数式がある場合はその計算について解説をします。そして参加者は適宜、質問して議論をして理解を深めるという形を想定しています。なお洗練された講義とはほど遠いと思いますので、参加される場合はその点ご了承ください。 毎週月曜日の21:00~22:00の開催を想定しています。

参加方法

参加する方はconnpassで参加申し込みをお願いします。申し込み後、「参加者への情報」においてこの読書会のスカイプに参加するためのリンクが表示されます。そのリンクをクリックしてスカイプに参加してください。録画視聴を希望される場合でも録画は参加者への情報欄に記載のSkypeのグループチャット上に保存されますので、開催前に参加登録をお願いします。他のイベントと重なって参加申し込みできずにリンクが分からない場合はslackで前日までに個人メッセージを送ってくださればリンクを個別にお送りいたします。

注意点

今回読む本はブルーバックスのような啓蒙書ではありません。教養番組のように分かりやすいグラフィックで手軽に理解したいという方・数式を使わずに理解したいという方には向いていません。量子情報や通常の機械学習については基礎が教科書でも2章、3章で解説されていましたが、4章以降から参加される場合は基礎知識についてはある程度あることが前提です。また大学学部1年生レベルの線形代数や初等的な解析学の知識は必要です。 また読み終わるまでに1年くらいの相当な時間がかかると思います。短期間で読み終えたいという方には向いておりません。 スカイプの通話は通信容量やプライバシー等の問題からビデオはオフで参加してください。またマイクも質問するとき以外は雑音を減らすためにオフに設定してください。