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1. WO2022004773 - MODEL GENERATION DEVICE, REGRESSION DEVICE, MODEL GENERATION METHOD, AND MODEL GENERATION PROGRAM

Publication Number WO/2022/004773
Publication Date 06.01.2022
International Application No. PCT/JP2021/024701
International Filing Date 30.06.2021
IPC
G06T 7/00 2017.1
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
7Image analysis
G06N 3/08 2006.1
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
08Learning methods
Applicants
  • オムロン株式会社 OMRON CORPORATION [JP]/[JP]
Inventors
  • 谷合 竜典 TANIAI, Tatsunori
  • 米谷 竜 YONETANI, Ryo
Agents
  • 立花 顕治 TACHIBANA, Kenji
  • 桝田 剛 MASUDA, Tsuyoshi
Priority Data
2020-11459502.07.2020JP
Publication Language Japanese (ja)
Filing Language Japanese (JA)
Designated States
Title
(EN) MODEL GENERATION DEVICE, REGRESSION DEVICE, MODEL GENERATION METHOD, AND MODEL GENERATION PROGRAM
(FR) DISPOSITIF DE GÉNÉRATION DE MODÈLE, DISPOSITIF DE RÉGRESSION, PROCÉDÉ DE GÉNÉRATION DE MODÈLE ET PROGRAMME DE GÉNÉRATION DE MODÈLE
(JA) モデル生成装置、回帰装置、モデル生成方法、及びモデル生成プログラム
Abstract
(EN) A model generation device according to one aspect of the present invention implements machine learning of a neural network module including computation for extracting an element satisfying a predetermined condition from a target set. During machine learning, the model generation device performs extraction computation as it is in a feed forward phase of the neural network module, and in a feed backward phase, substitutes the extraction computation with differentiable alternate computation and calculates an approximate gradient corresponding to differential calculation of the extraction computation by differential calculation of the substituted alternate computation.
(FR) Le dispositif de génération de modèle selon un aspect de la présente invention met en oeuvre un apprentissage automatique d'un module de réseau neuronal, qui comprend un calcul pour extraire un élément satisfaisant une condition prédéfinie d'un ensemble cible. Pendant l'apprentissage automatique, le dispositif de génération de modèle effectue un calcul d'extraction pendant qu'il se trouve dans une phase d'avance du module de réseau neuronal ; et dans une phase de recul, substitue le calcul d'extraction par un autre calcul différentiable, et calcule un gradient approximatif correspondant au calcul différentiel du calcul d'extraction par le calcul différentiel de l'autre calcul substitué.
(JA) 本発明の一側面に係るモデル生成装置は、所定の条件を満たす要素を対象の集合から抽出する演算を含むニューラルネットワークモジュールの機械学習を実施する。モデル生成装置は、機械学習の間、ニューラルネットワークモジュールの順伝播のフェーズでは、抽出する演算をそのまま計算するのに対して、逆伝播のフェーズでは、抽出する演算を微分可能な代替演算に置き換え、置き換えられた代替演算の微分計算により、抽出する演算の微分計算に対応する近似勾配を算出する。
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