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公开(公告)号：CN107077642A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201580057595.7
申请日：2015-08-21
Applicant: D-波系统公司
Inventor： 菲拉斯·哈姆泽 , 安德鲁·道格拉斯·金 , 杰克·雷蒙德 , 艾丹·帕特里克·罗伊 , 罗伯特·伊斯雷尔 , 叶夫根尼·安德里亚什 , 凯瑟琳·麦吉奥赫 , 马尼·兰杰巴尔
IPC: G06N99/00
CPC classification number: G06N99/002 , G06F9/02 , G06F9/32 , G06F15/18 , G06F15/76 , G06F17/10 , G06N3/12
Abstract: 计算系统使用启发式求解器或优化器来求解问题。这样可以迭代地评定处理结果，并且修改所述问题或其表示，然后对修改后的问题进行重复处理，直至达到终止条件。启发式求解器或优化器可以在一个或多个数字处理器和/或一个或多个量子处理器上执行。所述系统可以在多种类型的硬件设备和/或多种类型的启发式优化算法之间自主地进行选择。这样可以将后处理操作与处理操作进行协调或至少部分地重叠，例如在产生第(i+1)批样本的同时对第i批样本执行后处理，例如因而对第i批样本的后处理操作并未在时间上延伸超过产生第(i+1)批样本。启发式优化器的选择基于对所述问题的预处理评定，例如基于从所述问题中提取的特征并且例如基于所预测的成功。
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公开(公告)号：CN108369668B
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN201680073180.3
申请日：2016-10-14
Applicant: D-波系统公司
Inventor： 穆罕默德·H·S·阿明 , 叶夫根尼·安德里亚什 , 詹森·罗尔弗
Abstract: 一种混合计算机生成用于机器学习的样本。所述混合计算机包括处理器，所述处理器实施玻尔兹曼机、例如量子玻尔兹曼机，所述玻尔兹曼机从量子哈密尔顿算子的本征态中返回平衡样本。向训练和验证模块提供样本的子集。操作可以包括：接收训练集；准备通过伊辛哈密尔顿算子描述的模型；初始化模型参数；将所述训练集分割成子集；通过重复提取样本来创建样本集，直到已经提取到预定数量个样本；以及更新所述模型。操作可以包括将所述训练集划分成输入数据集和输出数据集，以及确定描述了在给定所选输入向量的情况下观察到输出向量的概率的条件概率分布，例如，通过执行多个操作以使所述条件概率分布的对数似然的上限最小化来确定条件概率。
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公开(公告)号：CN107077642B
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN201580057595.7
申请日：2015-08-21
Applicant: D-波系统公司
Inventor： 菲拉斯·哈姆泽 , 安德鲁·道格拉斯·金 , 杰克·雷蒙德 , 艾丹·帕特里克·罗伊 , 罗伯特·伊斯雷尔 , 叶夫根尼·安德里亚什 , 凯瑟琳·麦吉奥赫 , 马尼·兰杰巴尔
IPC: G06N10/00
Abstract: 计算系统使用启发式求解器或优化器来求解问题。这样可以迭代地评定处理结果，并且修改所述问题或其表示，然后对修改后的问题进行重复处理，直至达到终止条件。启发式求解器或优化器可以在一个或多个数字处理器和/或一个或多个量子处理器上执行。所述系统可以在多种类型的硬件设备和/或多种类型的启发式优化算法之间自主地进行选择。这样可以将后处理操作与处理操作进行协调或至少部分地重叠，例如在产生第(i+1)批样本的同时对第i批样本执行后处理，例如因而对第i批样本的后处理操作并未在时间上延伸超过产生第(i+1)批样本。启发式优化器的选择基于对所述问题的预处理评定，例如基于从所述问题中提取的特征并且例如基于所预测的成功。
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公开(公告)号：CN108369668A
公开(公告)日：2018-08-03
申请号：CN201680073180.3
申请日：2016-10-14
Applicant: D-波系统公司
Inventor： 穆罕默德·H·S·阿明 , 叶夫根尼·安德里亚什 , 詹森·罗尔弗
CPC classification number: B82Y10/00 , G06N3/0445 , G06N99/002
Abstract: 一种混合计算机生成用于机器学习的样本。所述混合计算机包括处理器，所述处理器实施玻尔兹曼机、例如量子玻尔兹曼机，所述玻尔兹曼机从量子哈密尔顿算子的本征态中返回平衡样本。向训练和验证模块提供样本的子集。操作可以包括：接收训练集；准备通过伊辛哈密尔顿算子描述的模型；初始化模型参数；将所述训练集分割成子集；通过重复提取样本来创建样本集，直到已经提取到预定数量个样本；以及更新所述模型。操作可以包括将所述训练集划分成输入数据集和输出数据集，以及确定描述了在给定所选输入向量的情况下观察到输出向量的概率的条件概率分布，例如，通过执行多个操作以使所述条件概率分布的对数似然的上限最小化来确定条件概率。
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