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1. WO2022003986 - INFORMATION PROCESSING APPARATUS, INFORMATION PROCESSING METHOD, NON-TRANSITORY COMPUTER READABLE MEDIUM

Publication Number WO/2022/003986
Publication Date 06.01.2022
International Application No. PCT/JP2020/026312
International Filing Date 29.06.2020
IPC
G06N 20/00 2019.1
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
20Machine learning
Applicants
  • NEC CORPORATION [JP]/[JP]
Inventors
  • BARSOPIA, Vivek
  • ASHIDA, Yuta
Agents
  • IEIRI, Takeshi
Priority Data
Publication Language English (en)
Filing Language English (EN)
Designated States
Title
(EN) INFORMATION PROCESSING APPARATUS, INFORMATION PROCESSING METHOD, NON-TRANSITORY COMPUTER READABLE MEDIUM
(FR) APPAREIL DE TRAITEMENT D'INFORMATIONS, PROCÉDÉ DE TRAITEMENT D'INFORMATIONS AINSI QUE SUPPORT NON TRANSITOIRE LISIBLE PAR ORDINATEUR
Abstract
(EN) An information processing apparatus (1) includes: a Soft Category Estimator (12) configured to receive a plurality of Data Inputs which includes positive data and negative data and to estimate a soft category using predetermined parameters of a position, size and margin width of a rectangular pattern for classifying the Data Input as the positive data and the negative data; an Estimation Evaluator (13) configured to compare the estimated soft category label with the true Data labels for the Data Input and output a feedback on the predetermined parameters; and a Parameter Modifier (15) configured to modify the predetermined parameters to reduce a total loss to learn an optimal margined rectangular pattern for classifying the positive data and the negative data.
(FR) L'invention concerne un appareil de traitement d'informations (1) comprenant : un estimateur de catégorie logicielle (12) configuré pour recevoir une pluralité d'entrées de données qui comprennent des données positives et des données négatives et pour estimer une catégorie logicielle à l'aide de paramètres prédéfinis d'une position, d'une taille et d'une largeur de marge d'un motif rectangulaire de façon à classifier les données d'entrée en tant que données positives et données négatives; un évaluateur d'estimation (13) configuré pour comparer l'étiquette de catégorie logicielle estimée avec les vraies étiquettes de données de l'entrée de données et pour délivrer une rétroaction concernant les paramètres prédéfinis; et un modificateur de paramètres (15) configuré pour modifier les paramètres prédéfinis de façon à réduire une perte totale afin d'apprendre un motif rectangulaire marginal optimal pour classifier les données positives et les données négatives.
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