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1. (WO2019004350) データ識別器訓練方法、データ識別器訓練装置、プログラム及び訓練方法
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国際公開番号: WO/2019/004350 国際出願番号: PCT/JP2018/024569
国際公開日: 03.01.2019 国際出願日: 28.06.2018
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:
株式会社 Preferred Networks PREFERRED NETWORKS, INC. [JP/JP]; 東京都千代田区大手町1丁目6番1号 大手町ビル2階 Otemachi Bldg. 2F, 1-6-1 Otemachi, Chiyoda-ku, Tokyo 1000004, JP
発明者:
宮戸 岳 MIYATO Takeru; JP
代理人:
永井 浩之 NAGAI Hiroshi; JP
中村 行孝 NAKAMURA Yukitaka; JP
佐藤 泰和 SATO Yasukazu; JP
朝倉 悟 ASAKURA Satoru; JP
鈴木 順生 SUZUKI Nobuo; JP
石原 信人 ISHIHARA Nobuhito; JP
優先権情報:
2017-12776929.06.2017JP
発明の名称: (EN) DATA DISCRIMINATOR TRAINING METHOD, DATA DISCRIMINATOR TRAINING DEVICE, PROGRAM AND TRAINING METHOD
(FR) PROCÉDÉ D’APPRENTISSAGE DE DISCRIMINATEUR DE DONNÉES, DISPOSITIF D’APPRENTISSAGE DE DISCRIMINATEUR DE DONNÉES, PROGRAMME, ET PROCÉDÉ D’APPRENTISSAGE
(JA) データ識別器訓練方法、データ識別器訓練装置、プログラム及び訓練方法
要約:
(EN) The present invention realizes learning that stabilizes discriminator training in a GAN. According to one embodiment, a data discriminator training method is for training a data discriminator comprising a neural network model that discriminates correct data and false data. The data discriminator training method comprises: a step for inputting the correct data to the data discriminator and acquiring first prediction results; a step for inputting the false data to the data discriminator and acquiring second prediction results; a step for calculating an error on the basis of the acquired first prediction results and the acquired second prediction results; and a step for updating, on the basis of the error and a singular value of a weighting array for each layer of the neural network model, the weighting array.
(FR) La présente invention réalise un apprentissage qui stabilise l’apprentissage d’un discriminateur dans un GAN. Selon un mode de réalisation, un procédé d’apprentissage de discriminateur de données est destiné à l’apprentissage d’un discriminateur de données comprenant un modèle de réseau neuronal qui effectue une discrimination de données correctes et de données erronées. Le procédé d’apprentissage de discriminateur de données comprend : une étape consistant à entrer les données correctes dans le discriminateur de données et à acquérir des premiers résultats de prédiction ; une étape consistant à entrer les données erronées dans le discriminateur de données et à acquérir des seconds résultats de prédiction ; une étape consistant à calculer une erreur sur la base des premiers résultats de prédiction acquis et des seconds résultats de prédiction acquis ; et une étape consistant à mettre à jour, sur la base de l’erreur et d’une valeur singulière d’un réseau de pondération pour chaque couche du modèle de réseau neuronal, le réseau de pondération.
(JA) GANにおけるディスクリミネータの訓練の安定化させる学習を実現する。一実施形態によれば、データ識別器訓練方法は、正解データと、擬データと、を識別するニューラルネットワークモデルを備えるデータ識別器を訓練する、データ識別器訓練方法であって、前記データ識別器に前記正解データを入力し、第1予測結果を取得するステップと、前記データ識別器に前記擬データを入力し、第2予測結果を取得するステップと、取得された前記第1予測結果及び取得された前記第2予測結果に基づいて、誤差を算出するステップと、前記誤差と、前記ニューラルネットワークモデルの各層の重み行列の特異値と、に基づいて、前記重み行列を更新するステップと、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, 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)