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1. WO2022070343 - 学習装置、学習方法及び学習プログラム

公開番号 WO/2022/070343
公開日 07.04.2022
国際出願番号 PCT/JP2020/037257
国際出願日 30.09.2020
IPC
G06N 20/00 2019.1
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
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
  • 金井 関利 KANAI, Sekitoshi
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, LEARNING METHOD, AND LEARNING PROGRAM
(FR) DISPOSITIF, PROCÉDÉ ET PROGRAMME D'APPRENTISSAGE
(JA) 学習装置、学習方法及び学習プログラム
要約
(EN) In the present invention, a conversion unit (132) converts first data into a first frequency component, and converts second data generated by a generator constituting an antagonistic learning model into a second frequency component. A calculation unit (133) calculates a loss function for simultaneously optimizing: a generator; a first identification device that constitutes the antagonistic learning model and that identifies the first data and the second data; and a second identification device that constitutes the antagonistic learning model and that identifies the first frequency component and the second frequency component. An updating unit (134) updates parameters of the generator, the first identification device, and the second identification device such that the loss function calculated by the calculation unit (133) is optimized.
(FR) Dans la présente invention, une unité de conversion (132) convertit de premières données en une première composante de fréquence, et convertit de secondes données générées par un générateur constituant un modèle d'apprentissage antagoniste en une seconde composante de fréquence. Une unité de calcul (133) calcule une fonction de perte pour optimiser simultanément : un générateur ; un premier dispositif d'identification qui constitue le modèle d'apprentissage antagoniste et qui identifie les premières données et les secondes données ; et un second dispositif d'identification qui constitue le modèle d'apprentissage antagoniste et qui identifie la première composante de fréquence et la seconde composante de fréquence. Une unité de mise à jour (134) met à jour des paramètres du générateur, du premier dispositif d'identification et du second dispositif d'identification de telle sorte que la fonction de perte calculée par l'unité de calcul (133) est optimisée.
(JA) 変換部(132)は、第1のデータを第1の周波数成分に変換し、敵対的学習モデルを構成する生成器によって生成された第2のデータを第2の周波数成分を変換する。計算部(133)は、生成器と、敵対的学習モデルを構成し、第1のデータと第2のデータとを識別する第1の識別器と、敵対的学習モデルを構成し、第1の周波数成分と第2の周波数成分とを識別する第2の識別器と、を同時最適化する損失関数を計算する。更新部(134)は、計算部(133)によって計算された損失関数が最適化されるように、生成器、第1の識別器及び第2の識別器のパラメータを更新する。
国際事務局に記録されている最新の書誌情報