JP2018147474A - 学習装置、学習結果利用装置、学習方法及び学習プログラム - Google Patents
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Abstract
Description
ータであり、本例の場合、「(0.96,0.02,0.02)」という3次元の数値ベクトルである。同様に、第5データ602は、第2ニューラルネットワーク200に対する入力データとして第2画像データ302を入力した場合に出力される出力データであり、「(0.02,0.96,0.02)」という3次元の数値ベクトルである。また、第6データ603は、第2ニューラルネットワーク200に対する入力データとして第3画像データ303を入力した場合に出力される出力データであり、「(0.02,0.02,0.96)」という3次元の数値ベクトルである。第1出力データと同様に、第2出力データは、人の感情に対応するデータである。
少なくとも1つのメモリと、前記メモリと接続された少なくとも1つのハードウェアプロセッサとを備え、
前記ハードウェアプロセッサが、
第1学習用データ及び前記第1学習用データに関連付けられた第2学習用データに基づいて、前記第1学習用データ及び前記第2学習用データの特徴に応じた第1出力データを出力するように第1学習モジュールを学習させ、
前記ハードウェアプロセッサが、前記第1学習用データを前記第1学習モジュールに入力した場合に前記第1学習モジュールより出力される前記第1出力データを教師データとする教師有り学習によって、前記第1学習用データに基づいて、第2出力データを出力するように第2学習モジュールを学習させる、
学習装置。
少なくとも1つのハードウェアプロセッサによって、第1学習用データ及び前記第1学習用データに関連付けられた第2学習用データに基づいて、前記第1学習用データ及び前記第2学習用データの特徴に応じた第1出力データを出力するように第1学習モジュールを学習させ、
前記ハードウェアプロセッサによって、前記第1学習用データを前記第1学習モジュールに入力した場合に前記第1学習モジュールより出力される前記第1出力データを教師データとする教師有り学習によって、前記第1学習用データに基づいて、第2出力データを出力するように第2学習モジュールを学習させる、
学習方法。
Claims (14)
- 第1学習用データ及び前記第1学習用データに関連付けられた第2学習用データに基づいて、前記第1学習用データ及び前記第2学習用データの特徴に応じた第1出力データを出力するように第1学習モジュールを学習させる第1学習制御部と、
前記第1学習用データを前記第1学習モジュールに入力した場合に前記第1学習モジュールより出力される前記第1出力データを教師データとする教師有り学習によって、前記第1学習用データに基づいて、第2出力データを出力するように第2学習モジュールを学習させる第2学習制御部と、
を備える学習装置。 - 前記第2学習制御部は、前記第1学習モジュールの学習が行われた後に、前記第2学習モジュールを学習させる、
請求項1に記載の学習装置。 - 前記第1学習用データは、前記第2学習制御部によって学習が行われた結果として得られる学習済みの第2学習モジュール又は当該学習済みの第2学習モジュールの複製物に入力する入力データと同じ形式のデータであり、
前記第2学習用データは、前記第1学習用データと時系列について関連付けがされたデータであり、前記学習済みの第2学習モジュール又は前記複製物に入力する入力データと異なる形式のデータである、
請求項1又は2に記載の学習装置。 - 前記第1学習制御部は、教師無し学習によって、前記第1学習用データ及び前記第2学習用データに基づいて、前記第1出力データを出力するように前記第1学習モジュールを学習させる、
請求項1から3のいずれか1項に記載の学習装置。 - 前記第1学習制御部は、前記第1学習用データ及び前記第2学習用データの属性情報を含む教師データを用いた教師有り学習によって、前記第1学習用データ及び前記第2学習用データに基づいて、前記第1出力データを出力するように前記第1学習モジュールを学習させる、
請求項1から3のいずれか1項に記載の学習装置。 - 前記第1学習モジュール及び前記第2学習モジュールは、それぞれニューラルネットワークを含み、
前記第2学習モジュールに含まれるニューラルネットワークは、前記第1学習モジュールに含まれるニューラルネットワークよりも規模が小さい、
請求項1から5のいずれか1項に記載の学習装置。 - 前記第1学習用データは、対象の画像データを含み、
前記第2学習用データは、前記画像データが撮影された時に、センサによって前記対象を測定したセンシングデータを含み、
前記第1出力データ及び前記第2出力データは、前記対象に関するデータを含む、
請求項1から6のいずれか1項に記載の学習装置。 - 前記第1学習用データは、人を撮影した画像データを含み、
前記第2学習用データは、前記画像データが撮影された時における前記人のバイタルデータを含み、
前記第1出力データ及び前記第2出力データは、前記人の感情に対応するデータである、
請求項7に記載の学習装置。 - 前記第1学習用データは、車両を撮影した画像データを含み、
前記第2学習用データは、前記画像データが撮影された時に、前記車両に備えられたセンサによって測定されたセンシングデータを含み、
前記第1出力データ及び前記第2出力データは、前記車両の動作に対応するデータである、
請求項7に記載の学習装置。 - 請求項1から9のいずれか1項に記載の学習装置に備えられた前記第2学習制御部によって学習が行われた結果として得られた学習済みの第2学習モジュール又は当該学習済みの第2学習モジュールの複製物を取得して、第3学習モジュールとして設定する学習モジュール設定部と、
前記第1学習用データと同じ形式を有するデータを、前記第3学習モジュールに入力する入力部と、
前記第3学習モジュールからの出力データを出力する出力部と、
を備える学習結果利用装置。 - 機械学習を制御する制御部を備える学習装置において、
前記制御部が、第1学習用データ及び前記第1学習用データに関連付けられた第2学習用データに基づいて、前記第1学習用データ及び前記第2学習用データの特徴に応じた第1出力データを出力するように第1学習モジュールを学習させるステップと、
前記制御部が、前記第1学習用データを前記第1学習モジュールに入力した場合に前記第1学習モジュールより出力される前記第1出力データを教師データとする教師有り学習によって、前記第1学習用データに基づいて、第2出力データを出力するように第2学習モジュールを学習させるステップと、
を含む学習方法。 - 請求項11に記載された学習方法によって前記第2学習モジュールを学習させた結果として得られた学習済みの第2学習モジュール又は当該学習済みの第2学習モジュールの複製物を出力するステップを含む、
学習済みの学習モジュール又は当該学習済みの学習モジュールの複製物を生産する方法。 - 請求項11に記載された学習方法によって前記第2学習モジュールを学習させた結果として得られた学習済みの学習モジュール又は当該学習済みの学習モジュールの複製物。
- コンピュータを、
第1学習用データ及び前記第1学習用データに関連付けられた第2学習用データに基づいて、前記第1学習用データ及び前記第2学習用データの特徴に応じた第1出力データを出力するように第1学習モジュールを学習させる第1学習制御部と、
前記第1学習用データを前記第1学習モジュールに入力した場合に前記第1学習モジュールより出力される前記第1出力データを教師データとする教師有り学習によって、前記第1学習用データに基づいて、第2出力データを出力するように第2学習モジュールを学習させる第2学習制御部と、
として機能させる学習プログラム。
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