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1. WO2021075009 - 学習装置、推定装置、学習方法及び学習プログラム

公開番号 WO/2021/075009
公開日 22.04.2021
国際出願番号 PCT/JP2019/040777
国際出願日 16.10.2019
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
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
出願人
  • 日本電信電話株式会社 NIPPON TELEGRAPH AND TELEPHONE CORPORATION [JP]/[JP]
発明者
  • 熊谷 充敏 KUMAGAI, Atsutoshi
  • 岩田 具治 IWATA, Tomoharu
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
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 DEVICE, ESTIMATION DEVICE, LEARNING METHOD, AND LEARNING PROGRAM
(FR) DISPOSITIF D'APPRENTISSAGE, DISPOSITIF D'ESTIMATION, PROCÉDÉ D'APPRENTISSAGE ET PROGRAMME D'APPRENTISSAGE
(JA) 学習装置、推定装置、学習方法及び学習プログラム
要約
(EN)
A latent representation calculation unit (131) calculates, using a first model, a latent representation, from a sample belonging to a domain, that represents a feature of the domain. A by-domain objective function generation unit (132) and an all-domain objective function generation unit (133) generate, from the sample belonging to the domain and the latent representation of the domain calculated by the latent representation calculation unit (131), an objective function pertaining to a second model that calculates the abnormality score of the sample. An update unit (134) updates the first and second models so that the plurality of objective functions of the domain as calculated by the by-domain objective function generation unit (132) and the all-domain objective function generation unit (133) are optimized.
(FR)
Selon l'invention, une unité de calcul de représentation latente (131) calcule, à l'aide d'un premier modèle, une représentation latente, à partir d'un échantillon appartenant à un domaine, qui représente une caractéristique du domaine. Une unité de génération de fonction économique par domaine (132) et une unité de génération de fonction économique tout domaine (133) génèrent, à partir de l'échantillon appartenant au domaine et à partir de la représentation latente du domaine calculée par l'unité de calcul de représentation latente (131), une fonction économique se rapportant à un second modèle qui calcule le score d'anomalie de l'échantillon. Une unité de mise à jour (134) met à jour les premier et second modèles de telle sorte que la pluralité de fonctions économiques du domaine telles que calculées par l'unité de génération de fonction économique par domaine (132) et l'unité de génération de fonction économique tout domaine (133) sont optimisées.
(JA)
潜在表現計算部(131)は、第1のモデルを用いて、ドメインに属するサンプルから、ドメインの特徴を表す潜在表現を計算する。また、ドメイン別目的関数生成部(132)及び全ドメイン目的関数生成部(133)は、ドメインに属するサンプル、及び、潜在表現計算部(131)によって計算されたドメインの潜在表現から、サンプルの異常スコアを算出する第2のモデルに関する目的関数を生成する。また、更新部(134)は、ドメイン別目的関数生成部(132)及び全ドメイン目的関数生成部(133)によって計算された複数のドメインの目的関数が最適化されるように、第1のモデル及び第2のモデルを更新する。
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