人工知能ディープラーニング機械学習の数学 ★3 (352ﾚｽ)
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1(4): 2020/08/30(日)14:03 ID:984l5rTT(1) AAS
人工知能ディープラーニング機械学習の数学 ★2
2chｽﾚ:tech
3: 2020/08/31(月)09:30 ID:pX0ZQbZW(1) AAS
>>1 O2
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193: 07/30(水)21:46 ID:dn+Bg3eY(4/4) AAS
量子もつれは理論上無限に分配できる可能性がある
2025.07.29
外部ﾘﾝｸ:nazology.kusuguru.co.jp
>>分配するペアが増えるほど各ペアが受け取れるもつれは微量になってしまうため、実用面での限界も存在する
複数の量子もつれ属性を同時に持つ「超量子もつれ」状態を作成
2025.05.27 TUE
外部ﾘﾝｸ:nazology.kusuguru.co.jp
省10
265: 09/04(木)19:31 ID:vcXGHXe6(1) AAS
si！
脳内の「心の声」を読み取る新たな技術、最大74％の精度でリアルタイム解読に成功
公開： 2025-08-23 08:00
外部ﾘﾝｸ[html]:karapaia.com
>> 彼らの脳の運動皮質（大脳皮質の一部で随意運動の指令を出す領域）にマイクロ電極を埋め込み、神経活動を記録した。
>> 実験では、参加者に以下の2通りの指示が与えられた。
>>1. 指定された単語を声に出そうと努力する（実際には発声しない）
省9
324: 10/16(木)07:33 ID:JdQ3AK3r(2/3) AAS
ai
計算負荷を劇的に省力化するイオン型物理リザバーのAI素子をNIMSなどが開発
2025/10/15 22:12
外部ﾘﾝｸ:news.mynavi.jp
>>従来の深層学習に比べて計算負荷を約100分の1と大幅に低減できる新しい物理リザバーコンピューティング型のAIデバイスを開発
>>研究チームはこの結果を受け、生体信号を始めとする多様な時系列情報の解析において、幅広い時間スケールに対応できる点、および信号に含まれるさまざまな周波数成分の特徴を効果的に抽出・認識する上で有用である点が示されたとした。
>>1ステップ先の未来予測結果では、正解波形と予測波形が非常に良く一致し、正解との誤差は4.63×10-5と極めて小さく(試験)、99％以上の高精度で予測に成功した。さらに、より困難な10ステップ先の未来予測について、既存の物理リザバーとの比較が行われた。その結果、最も高い計算性能であることが確認された。ソフトウェアを用いた高性能な深層学習と同等の予測精度を得つつ、その際に必要な計算負荷が約100分の1に低減されたのである。
省2
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