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1. (WO2018066237) モデル推定装置、モデル推定方法およびモデル推定プログラム
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国際公開番号: WO/2018/066237 国際出願番号: PCT/JP2017/029476
国際公開日: 12.04.2018 国際出願日: 16.08.2017
IPC:
G06N 3/08 (2006.01) ,G06F 17/30 (2006.01)
G 物理学
06
計算;計数
N
特定の計算モデルに基づくコンピュータ・システム
3
生物学的モデルに基づくコンピュータ・システム
02
ニューラル・ネットワーク・モデルを用いるもの
08
学習方法
G 物理学
06
計算;計数
F
電気的デジタルデータ処理
17
特定の機能に特に適合したデジタル計算またはデータ処理の装置または方法
30
情報検索;そのためのデータベース構造
出願人:
日本電気株式会社 NEC CORPORATION [JP/JP]; 東京都港区芝五丁目7番1号 7-1, Shiba 5-chome, Minato-ku, Tokyo 1088001, JP
発明者:
村岡 優輔 MURAOKA Yusuke; JP
藤巻 遼平 FUJIMAKI Ryohei; JP
ソン ジャオ SONG Zhao; US
代理人:
岩壁 冬樹 IWAKABE Fuyuki; JP
塩川 誠人 SHIOKAWA Masato; JP
優先権情報:
2016-19910307.10.2016JP
発明の名称: (EN) MODEL ESTIMATION DEVICE, MODEL ESTIMATION METHOD, AND MODEL ESTIMATION PROGRAM
(FR) DISPOSITIF, PROCÉDÉ ET PROGRAMME D'ESTIMATION DE MODÈLE
(JA) モデル推定装置、モデル推定方法およびモデル推定プログラム
要約:
(EN) A parameter estimation unit 81 estimates parameters of a neural network model which maximize the lower limit of a log marginalization likelihood related to observation value data and hidden layer nodes. A variation probability estimation unit 82 estimates parameters of the variation probability of nodes which maximize the lower limit of the log marginalization likelihood. A node deletion determination unit 83 determines nodes to be deleted, on the basis of the variation probability of which the parameters were estimated, and deletes nodes determined to correspond to the nodes to be deleted. A convergence determination unit 84 determines the convergence of the neural network model on the basis of the change in the variation probability.
(FR) Selon l'invention, une unité d'estimation de paramètres 81 estime des paramètres d'un modèle de réseau neuronal qui maximisent la limite inférieure d'un logarithme de vraisemblance marginale par rapport à des données de valeur d'observation et à des nœuds de couche cachée. Une unité d'estimation de probabilité de variation 82 estime des paramètres de la probabilité de variation de nœuds qui maximisent la limite inférieure du logarithme de vraisemblance marginale. Une unité de détermination de suppression de nœuds 83 détermine des nœuds à supprimer, sur la base de la probabilité de variation dont les paramètres ont été estimés, et supprime des nœuds déterminés comme correspondant aux nœuds à supprimer. Une unité de détermination de convergence 84 détermine la convergence du modèle de réseau neuronal sur la base du changement de la probabilité de variation.
(JA) パラメータ推定部81は、観測値データおよび隠れ層のノードに関する対数周辺化尤度の下限を最大化するニューラルネットワークモデルのパラメータを推定する。変分確率推定部82は、対数周辺化尤度の下限を最大化するノードの変分確率のパラメータを推定する。ノード削除判定部83は、パラメータが推定された変分確率に基づいて削除対象のノードを判定し、削除対象に該当すると判定されたノードを削除する。収束判定部84は、変分確率の変化に基づいて、ニューラルネットワークモデルの収束性を判定する。
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指定国: AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DJ, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JO, JP, KE, KG, KH, KN, KP, KR, KW, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW
アフリカ広域知的所有権機関(ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
ユーラシア特許庁(EAPO) (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
欧州特許庁(EPO) (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
アフリカ知的所有権機関(OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG)
国際公開言語: 日本語 (JA)
国際出願言語: 日本語 (JA)