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1. WO2021059348 - 学習方法、学習プログラム、および学習装置

公開番号 WO/2021/059348
公開日 01.04.2021
国際出願番号 PCT/JP2019/037370
国際出願日 24.09.2019
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
CPC
G06N 3/08
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
08Learning methods
出願人
  • 富士通株式会社 FUJITSU LIMITED [JP]/[JP]
発明者
  • 加藤 圭造 KATO, Keizo
  • 中川 章 NAKAGAWA, Akira
代理人
  • 酒井 昭徳 SAKAI, Akinori
優先権情報
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) LEARNING METHOD, LEARNING PROGRAM, AND LEARNING DEVICE
(FR) PROCÉDÉ D'APPRENTISSAGE, PROGRAMME D'APPRENTISSAGE ET DISPOSITIF D'APPRENTISSAGE
(JA) 学習方法、学習プログラム、および学習装置
要約
(EN)
A learning device (100) generates feature data z obtained by encoding data x by an encoder (111). The learning device (100) calculates a probability distribution Pzψ (z) of the feature data z. The learning device (100) decodes, by a decoder (112), the feature data z so as to generate first decoded data x˄. The learning device (100) decodes, by a decoder (114), added data z+ε obtained by adding noise ε to the feature data z so as to generate second decoded data xv. The learning device (100) calculates a first error D1 between first decoded data x˄ and the data x, a second error D2 between first decoded data x˄ and second decoded data xv, and information entropy R of the probability distribution Pzψ (z). The learning device (100) learns an auto-encoder (110) and the probability distribution of the feature data in order to minimize the first error D1, the second error D2, and the information entropy R of the probability distribution.
(FR)
La présente invention concerne un dispositif d'apprentissage (100) qui génère des données de caractéristiques z obtenues par codage de données x par un codeur (111). Le dispositif d'apprentissage (100) calcule une distribution de probabilité Pzψ (z) des données de caractéristiques z. Le dispositif d'apprentissage (100) décode, par un décodeur (112), les données de caractéristiques z de façon à générer des premières données décodées x˄. Le dispositif d'apprentissage (100) décode, par un décodeur (114), des données ajoutées z+ε obtenues par ajout de bruit ε aux données de caractéristiques z de façon à générer des secondes données décodées xv. Le dispositif d'apprentissage (100) calcule une première erreur D1 entre des premières données décodées x˄ et les données x, une seconde erreur D2 entre des premières données décodées x˄ et des secondes données décodées xv, et l'entropie d'informations R de la distribution de probabilité Pzψ (z). Le dispositif d'apprentissage (100) forme un auto-codeur (110) et la distribution de probabilité des données de caractéristiques afin de réduire au minimum la première erreur D1, la seconde erreur D2, et l'entropie d'informations R de la distribution de probabilité.
(JA)
学習装置(100)は、符号化器(111)により、データxを符号化した特徴データzを生成する。学習装置(100)は、特徴データzの確率分布Pzψ(z)を算出する。学習装置(100)は、復号化器(112)により、特徴データzを復号化して第一の復号化データxを生成する。学習装置(100)は、復号化器(114)により、特徴データzにノイズεを加算した加算後データz+εを復号化して第二の復号化データxを生成する。学習装置(100)は、第一の復号化データxとデータxとの第一の誤差D1と、第一の復号化データxと第二の復号化データxとの第二の誤差D2と、確率分布Pzψ(z)の情報エントロピーRとを算出する。学習装置(100)は、第一の誤差D1と、第二の誤差D2と、確率分布の情報エントロピーRとを最小化するように、オートエンコーダー(110)と、特徴データの確率分布とを学習する。
国際事務局に記録されている最新の書誌情報