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1. WO2020162205 - DISPOSITIF D'OPTIMISATION, PROCÉDÉ, ET PROGRAMME

Numéro de publication WO/2020/162205
Date de publication 13.08.2020
N° de la demande internationale PCT/JP2020/002298
Date du dépôt international 23.01.2020
CIB
G06N 99/00 2019.1
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
NSYSTÈMES DE CALCULATEURS BASÉS SUR DES MODÈLES DE CALCUL SPÉCIFIQUES
99Matière non prévue dans les autres groupes de la présente sous-classe
G06N 20/00 2019.1
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
NSYSTÈMES DE CALCULATEURS BASÉS SUR DES MODÈLES DE CALCUL SPÉCIFIQUES
20Apprentissage automatique
CPC
G06N 20/00
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
20Machine learning
G06N 99/00
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
99Subject matter not provided for in other groups of this subclass
Déposants
  • 日本電信電話株式会社 NIPPON TELEGRAPH AND TELEPHONE CORPORATION [JP]/[JP]
Inventeurs
  • 伊藤 秀剛 ITO, Hidetaka
  • 松林 達史 MATSUBAYASHI, Tatsushi
  • 戸田 浩之 TODA, Hiroyuki
Mandataires
  • 特許業務法人太陽国際特許事務所 TAIYO, NAKAJIMA & KATO
Données relatives à la priorité
2019-01936806.02.2019JP
Langue de publication japonais (JA)
Langue de dépôt japonais (JA)
États désignés
Titre
(EN) OPTIMIZATION DEVICE, METHOD, AND PROGRAM
(FR) DISPOSITIF D'OPTIMISATION, PROCÉDÉ, ET PROGRAMME
(JA) 最適化装置、方法、及びプログラム
Abrégé
(EN)
In the present invention an evaluation unit (120) repeatedly calculates an evaluation value in machine learning or in a simulation while changing a parameter value, an optimization unit (100) uses a model, which has been constructed by learning a set comprising a parameter value for which an evaluation value has been calculated in the past, and the evaluation value, to predict an evaluation value for at least one parameter value included in a parameter space specified on the basis of a parameter value for which an evaluation value was previously calculated and, on the basis of prediction data for the currently predicted evaluation value and prediction data for an evaluation value predicted in the past, selects the next parameter value for which an evaluation value is to be calculated in the evaluation unit (120), and an output unit (180) outputs an optimal value for the parameter on the basis of the evaluation value calculated by the evaluation unit (120), thereby optimizing the parameter rapidly.
(FR)
Dans la présente invention, une unité d'évaluation (120) calcule de manière répétée une valeur d'évaluation dans un apprentissage machine ou dans une simulation tout en changeant une valeur de paramètre, une unité d'optimisation (100) fait intervenir un modèle, qui a été construit par apprentissage d'un ensemble comprenant une valeur de paramètre pour laquelle une valeur d'évaluation a été calculée dans le passé, et la valeur d'évaluation, afin de prédire une valeur d'évaluation pour au moins une valeur de paramètre comprise dans un espace de paramètre spécifié sur la base d'une valeur de paramètre pour laquelle une valeur d'évaluation a été précédemment calculée et, sur la base de données de prédiction concernant la valeur d'évaluation actuellement prédite et des données de prédiction concernant une valeur d'évaluation prédite dans le passé, sélectionne la valeur de paramètre suivante pour laquelle une valeur d'évaluation doit être calculée dans l'unité d'évaluation (120), et une unité de sortie (180) délivre une valeur optimale concernant le paramètre en fonction de la valeur d'évaluation calculée par l'unité d'évaluation (120), ce qui permet d'optimiser rapidement le paramètre.
(JA)
評価部(120)が、機械学習又はシミュレーションの評価値を、パラメータの値を変えながら繰り返し計算し、最適化部(100)が、過去に評価値が計算されたパラメータの値と評価値との組を学習することにより構築されたモデルを用いて、前回評価値が計算されたパラメータの値に基づいて特定されるパラメータ空間に含まれる少なくとも1つのパラメータの値に対する評価値を予測し、今回予測された評価値の予測データ、及び過去に予測された評価値の予測データに基づいて、評価部(120)で次に評価値を計算するパラメータの値を選択し、出力部(180)が、評価部120により計算された評価値に基づいて、パラメータの最適値を出力することで、パラメータの最適化を高速に行う。
Également publié en tant que
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