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1. (WO2018167900) ニューラルネットワーク学習装置、方法、およびプログラム
国際事務局に記録されている最新の書誌情報    第三者情報を提供

国際公開番号: WO/2018/167900 国際出願番号: PCT/JP2017/010560
国際公開日: 20.09.2018 国際出願日: 16.03.2017
IPC:
G06N 3/08 (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
出願人: NEC CORPORATION[JP/JP]; 7-1, Shiba 5-chome, Minato-ku, Tokyo 1088001, JP
発明者: ISHII, Masato; JP
代理人: IKEDA, Noriyasu; JP
SASAKI, Takashi; JP
優先権情報:
発明の名称: (EN) NEURAL NETWORK LEARNING DEVICE, METHOD, AND PROGRAM
(FR) DISPOSITIF, PROCÉDÉ ET PROGRAMME D’APPRENTISSAGE DE RÉSEAU NEURONAL
(JA) ニューラルネットワーク学習装置、方法、およびプログラム
要約:
(EN) A large amount of learning data is typically required to perform deep network leaning, making it difficult to achieve learning using a few pieces of data. In order to solve this problem, the neural network learning device according to the present invention is provided with: a feature extraction unit which extracts features from learning data using a learning neural network; an adversarial feature generation unit which generates an adversarial feature from the extracted features using the learning neural network; a pattern recognition unit which calculates a neural network recognition result using the learning data and the adversarial feature; and a network learning unit which performs neural network learning so that the recognition result approaches a desired output.
(FR) Une grande quantité de données d’apprentissage sont typiquement requises pour réaliser un apprentissage de réseau profond, ce qui rend difficile d’obtenir un apprentissage à l’aide de quelques éléments de données. Afin de résoudre ce problème, le dispositif d’apprentissage de réseau neuronal selon la présente invention comprend : une unité d’extraction de caractéristiques qui extrait des caractéristiques depuis des données d’apprentissage à l’aide d’un réseau neuronal d’apprentissage ; une unité de génération de caractéristique antagoniste qui génère une caractéristique antagoniste à partir des caractéristiques extraites à l’aide du réseau neuronal d’apprentissage ; une unité de reconnaissance de motif qui calcule un résultat de reconnaissance de réseau neuronal à l’aide des données d’apprentissage et de la caractéristique antagoniste ; et une unité d’apprentissage de réseau qui réalise un apprentissage de réseau neuronal de sorte que le résultat de reconnaissance approche une sortie souhaitée.
(JA) 深層ネットワークを学習する際には、一般的に大量の学習データが必要とし、少数のデータで学習することは困難である。この問題を解決するために、本発明のニューラルネットワーク学習装置は、学習中のニューラルネットワークを用いて学習データから特徴を抽出する特徴抽出部と、抽出した特徴から学習中のニューラルネットワークを用いて敵対的特徴を生成する敵対的特徴生成部と、学習データと敵対的特徴とを用いてニューラルネットワークの認識結果を算出するパターン認識部と、認識結果が望ましい出力に近づくようにニューラルネットワークを学習するネットワーク学習部とを備える。
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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, 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)