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1. WO2020170803 - 拡張装置、拡張方法及び拡張プログラム

公開番号 WO/2020/170803
公開日 27.08.2020
国際出願番号 PCT/JP2020/004113
国際出願日 04.02.2020
IPC
G06N 20/00 2019.01
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
20機械学習
CPC
G06F 16/00
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
16Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
G06N 20/00
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
20Machine learning
出願人
  • 日本電信電話株式会社 NIPPON TELEGRAPH AND TELEPHONE CORPORATION [JP]/[JP]
発明者
  • 山口 真弥 YAMAGUCHI, Shinya
  • 江田 毅晴 EDA, Takeharu
  • 村松 沙那恵 MURAMATSU, Sanae
代理人
  • 特許業務法人酒井国際特許事務所 SAKAI INTERNATIONAL PATENT OFFICE
優先権情報
2019-02885120.02.2019JP
公開言語 (言語コード) 日本語 (JA)
出願言語 (言語コード) 日本語 (JA)
指定国 (国コード)
発明の名称
(EN) AUGMENTATION DEVICE, AUGMENTATION METHOD, AND AUGMENTATION PROGRAM
(FR) DISPOSITIF, PROCÉDÉ ET PROGRAMME D'AUGMENTATION
(JA) 拡張装置、拡張方法及び拡張プログラム
要約
(EN)
In the present invention, an augmentation device selects a prescribed dataset from an external dataset on the basis of a matrix calculated from the degree of similarity between a target dataset and the external dataset and from the degree of uniformity of the external dataset. The augmentation device performs learning of a generation model so that when a target class is designated for a generator, the generator generates data that is easily identified by an identifier as being genuine and that is calculated by a classifier so that the probability of belonging to a plurality of external classes is not zero and is uniform. The augmentation device designates a target class for the generator of the learned generation model, and generates data. The augmentation device extracts, from the generated data and as augmentation data, data identified as being fake by the identifier. The augmentation device affixes a target label to the extracted augmentation data.
(FR)
La présente invention concerne un dispositif d'augmentation qui sélectionne un ensemble de données prescrit à partir d'un ensemble de données externe sur la base d'une matrice calculée à partir du degré de similarité entre un ensemble de données cible et l'ensemble de données externe et à partir du degré d'uniformité de l'ensemble de données externe. Le dispositif d'augmentation effectue un apprentissage d'un modèle de génération, de telle sorte que, lorsqu'une classe cible est désignée pour un générateur, le générateur génère des données qui sont facilement identifiées par un identifiant comme étant authentiques et qui sont calculées par un classificateur de telle sorte que la probabilité d'appartenir à une pluralité de classes externes ne soit pas nulle et soit uniforme. Le dispositif d'augmentation désigne une classe cible pour le générateur du modèle de génération appris et génère des données. Le dispositif d'augmentation extrait, à partir des données générées et en tant que données d'augmentation, des données identifiées comme étant falsifiées par l'identifiant. Le dispositif d'augmentation fixe une étiquette cible aux données d'augmentation extraites.
(JA)
拡張装置は、目的データセットと外部データセットとの間の類似度と、外部データセットの画一性の度合いとから計算されるメトリクスに基づき、外部データセットの中から所定のデータセットを選択する。拡張装置は、生成器に目的クラスが指定された際に、生成器が、識別器によって本物であると識別されやすく、分類器によって複数の外部クラスに属する確率が0でなくかつ均等になるように計算されるデータを生成するように、生成モデルの学習を行う。拡張装置は、学習が行われた生成モデルの生成器に、目的クラスを指定しデータを生成する。拡張装置は、生成されたデータから、識別器によって偽物と識別されるデータを、拡張用データとして抽出する。拡張装置は、抽出された拡張用データに目的ラベルを付与する。
他の公開
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