ガジェット系YouTuber (ミ)ドリキン 8 (112ﾚｽ)
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107: 名無しさん＠お腹いっぱい。 [] 2025/07/12(土) 02:33:29.02 ID:UM1HHDym(1) AAS
ニューラルアルゴリズム設計草案：SQA-SF
名称: Simulated Quantum-Annealing Self-Forcing (SQA-SF)
目的: QISFのコンセプトを、既存のニューラルネットワークと古典的な最適化手法（シミュレーテッドアニーリング）を用いて模倣し、その有効性を検証する。
構成要素
ベース生成モデル (Base Generator):
GPT、LLaMAなどの既存の事前学習済み言語モデル、またはStable Diffusionのような画像生成モデル。
役割：現在の状態に基づき、次の状態の「候補」を複数生成する。
コスト評価関数 (Cost Evaluator):
特定の候補を選択した場合の「悪さ」を評価する関数 Cost(S_t)。
例（言語モデルの場合）:
生成された続きの文章のPerplexity（複雑さ）。
文脈との**意味的類似度（Semantic Similarity）**の低さ。
特定の論理ルールに違反した場合のペナルティ。
最適化ソルバー (Optimizer):
量子アニーリングを模倣する**シミュレーテッドアニーリング（Simulated Annealing, SA）**アルゴリズム。
役割：コスト評価関数に基づき、多数の候補の中から最適な次の一手を選択する。
このSQA-SFアルゴリズムは、各ステップで単に最も確率の高いものを選択するのではなく、「シミュレーテッドアニーリング」という形で未来をシミュレーションし、大局的に最も良い手を選択します。これにより、QISFの思想を古典コンピュータ上で検証するための第一歩となります。
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