「少量データ」で「リアルタイム学習」を 「高精度」に実現

QuantumCoreでは、レーザーの波長や水面などのダイナミクス（ノイズソース）を持つ複雑系力学を利用したコンピューティング「リザーバコンピューティング」を活用し、新たな「次世代多変量時系列処理（RNN/Recurrent Neural Network）ソリューション」を開発しました。

RNNはディープラーニングと異なり、中間層を「溜め池」（Reservoir/リザーバ）にして計算を回すことで特徴抽出を行います。そのためディープラーニングで必要だった特徴抽出機能を学習により強化する必要がなく、学習時の中間層の重み更新が不要となる特長を持っており、学習時の計算に必要なデータ量や計算力を著しく節約できます。

独自の技術により、圧倒的な学習速度の速さと、精度の高いリアルタイム学習が可能です。

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