JP2017502390A - データに基づく関数モデルを定めるための方法及び装置 - Google Patents
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Abstract
Description
‐訓練データ点を含む訓練データと、訓練データ点に対応付けられた、1つ以上の出力変数の出力値と、を準備する工程と、
−入力データ空間内での訓練データ点の位置に依存する点密度を定める工程と、
−点密度に従って、訓練データの入力変数ごとに長さスケール関数を定める工程と、
−定められた長さスケール関数に基づいて、訓練データと、モデル化すべき出力変数の出力値と、からガウス過程モデルを生成する工程と、
を含む、上記方法が構想される。
−入力データ空間内での訓練データ点の位置に依存する点密度を定めることであって、訓練データ点を含む訓練データと、訓練データ点に対応付けられた、1つ以上の出力変数の出力値と、が準備される、上記定めることと、
−点密度に従って、訓練データの入力変数ごとに長さスケール関数を定めることと、
−定められた長さスケール関数に基づいて、訓練データと、モデル化すべき出力変数の出力値と、からガウス過程モデルを生成することと、
のために構成される、上記装置が構想される。
Claims (11)
- 入力データ空間内の訓練データに基づいて、モデル化すべき出力変数のために、データに基づく関数モデルとしてガウス過程モデルを作成する方法であって、以下の工程、即ち、
‐訓練データ点を含む訓練データと、前記訓練データ点に対応付けられた1つ以上の出力変数の出力値と、を準備する工程(S1)と、
−前記入力データ空間内での前記訓練データ点の位置に依存する点密度を定める工程(S2)と、
−前記点密度に従って、前記訓練データの入力変数ごとに長さスケール関数を定める工程(S3)と、
−定められた前記長さスケール関数に基づいて、前記訓練データと、モデル化すべき前記出力変数の前記出力値と、からガウス過程モデルを生成する工程(S4)と、
を含む、方法。 - 前記訓練データを準備する工程は、前記出力変数の前記出力値の変動が平均以上である場合には、前記入力データ空間の部分範囲内の前記訓練データの訓練データ点の前記点密度が上げられることを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記出力変数の前記出力値の平均以上の変動は、前記部分範囲内での前記訓練データ点の分散と、入力データ空間全体での前記訓練データ点の平均的な分散と、の比較によって確認される、請求項2に記載の方法。
- 前記点密度は、前記訓練データ点により形成される前記入力データ空間にわたる関数として提供される、請求項1〜3のいずれか1項に記載の方法。
- 前記点密度は、前記入力データ空間の部分範囲内の訓練データ点の数として表される、請求項4に記載の方法。
- 前記ガウス過程モデルを生成するために、特にギブス共分散関数の形態による、前記長さスケール関数の長さスケールが可変的である共分散関数が利用される、請求項1〜5のいずれか1項に記載の方法。
- 前記長さスケール関数は、前記訓練データ点の場所に依存する前記点密度のD乗根の逆数に比例し、但し、Dは前記入力データ空間の次元に相当する、請求項1〜5のいずれか1項に記載の方法。
- 入力データ空間内の訓練データに基づいて、モデル化すべき出力変数のために、データに基づく関数モデルとしてガウス過程モデルを作成する装置であって、前記装置は、
−前記入力データ空間内での前記訓練データの点の位置に依存する点密度を定めることであって、前記訓練データの点を含む前記訓練データと、前記訓練データ点に対応付けられた、1つ以上の出力変数の出力値と、が準備される、前記定めることと、
−前記点密度に従って、前記訓練データの入力変数ごとに長さスケール関数を定めることと、
−前記定められた長さスケール関数に基づいて、前記訓練データと、モデル化すべき前記出力変数の前記出力値と、からガウス過程モデルを生成することと、
のために構成される、装置。 - 請求項1〜7のいずれか1項に記載の方法の全工程を実施するよう設けられたコンピュータプログラム。
- 請求項9に記載のコンピュータプログラムが格納された電子記憶媒体。
- 請求項10に記載の電子記憶媒体を有する電子制御装置。
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