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公开(公告)号：CN109983481A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201780071934.6
申请日：2017-09-25
申请人： D-波系统公司
发明人： 詹森·T·罗尔弗 , 威廉·G·麦克雷迪 , 马尼·兰杰巴尔 , 梅萨姆·穆罕默迪·内维斯
摘要： 本发明公开了一种数字处理器，所述数字处理器并行于采样服务器运行机器学习算法。在执行所述机器学习算法期间，例如对于给定问题，所述采样服务器可以连续地或间歇地为所述机器学习算法抽取样本。所述采样服务器可以并行(例如，并发、重叠、同时)于量子处理器运行，以从所述量子处理器中抽取样本。
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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
申请人： D-波系统公司
发明人： 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分类号： G06N99/00
摘要： 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：CN107077642B
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN201580057595.7
申请日：2015-08-21
申请人： D-波系统公司
发明人： 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分类号： G06N10/00
摘要： 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：CN109983481B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN201780071934.6
申请日：2017-09-25
申请人： D-波系统公司
发明人： 詹森·T·罗尔弗 , 威廉·G·麦克雷迪 , 马尼·兰杰巴尔 , 梅萨姆·穆罕默迪·内维斯
摘要： 本发明公开了一种数字处理器，所述数字处理器并行于采样服务器运行机器学习算法。在执行所述机器学习算法期间，例如对于给定问题，所述采样服务器可以连续地或间歇地为所述机器学习算法抽取样本。所述采样服务器可以并行(例如，并发、重叠、同时)于量子处理器运行，以从所述量子处理器中抽取样本。
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公开(公告)号：CN108351987A
公开(公告)日：2018-07-31
申请号：CN201680060634.3
申请日：2016-08-18
申请人： D-波系统公司
发明人： 詹森·罗尔弗 , 德米特罗·寇恩科维齐 , 马尼·兰杰巴尔 , 杰克·R·雷蒙德 , 威廉·G·麦克雷迪
IPC分类号： G06N99/00
CPC分类号： G06N3/0445 , G06N99/002
摘要： 一种计算系统可以包括数字电路系统和模拟电路系统，例如，数字处理器和量子处理器。所述量子处理器可以作为提供样本的样本发生器操作。在实施各种机器学习技术时可以通过数字处理来采用样本。例如，所述数字处理器可以作为受限波尔兹曼机操作。所述计算系统可以作为在训练数据集上操作的基于量子的深度信念网络操作。
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