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用D-Wave Quantum退火器训练受限制的Boltzmann机器
限制的玻尔兹曼机器（RBM）是一种基于能量的，无方向的图形模型。它通常用于无监督和监督的机器学习。通常，RBM是使用对比差异（CD）训练的。但是，使用CD的训练很慢，无法估计对数可能成本函数的确切梯度。在这项工作中，使用量子退火器（D-Wave 2000q）计算了对RBM梯度学习的模型期望，在CD中，获得样品的速度比Markov Chain Monte Carlo（MCMC）快。使用量子退火训练的RBM的训练和分类结果与基于CD的方法进行了比较。相对于分类精度，图像重建和对数可能的结果，将两种方法的性能进行比较。分类精度结果表明两种方法的性能可比性。图像重建和对数可能性结果表明，基于CD的方法的性能提高了。表明，从量子退火器获得的样品可用于在64位“条形和条纹”数据集上训练RBM，其分类性能类似于经过CD培训的RBM。尽管基于CD的培训表现出改进的学习成绩，但是使用量子退火器的训练可能会有用，因为它消除了CD的计算昂贵的MCMC步骤。
降级扩散模型的替代视图
- （慢）收敛（例如，参见Bakry等，2008） - 快速的对数圆形分布的快速（例如，F convex）（Dalalyan，2017年，Durmus和Moulines，2017年，2017年，Chewi，Chewi，2022等）
化妆品行业规模经济分析
本研究通过超对数成本函数模型考察了 20 家化妆品公司的成本效率，探索了 2018 年至 2022 年化妆品行业的规模经济。这些公司的规模是根据其总收入和总资产来评估的。该研究还通过考虑各种成本成分（例如销售成本、运营成本、销售和一般费用以及与公司总资产有关的管理费用）来分析成本效率的来源。研究结果显示，平均而言，规模较大的公司销售成本和运营费用较低。然而，成本效率分布并不均匀，因为一些公司表现出相当高的成本效率，而另一些公司随着规模的扩大而表现出较小的规模经济。关键词：化妆品行业、规模经济、成本效率、超对数成本函数模型