JP2019067299A - ラベル推定装置及びラベル推定プログラム - Google Patents
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Abstract
Description
z=f(u) ・・・(式2)
で表される。入力層の各ユニットからの出力は、中間層の各ユニットに入力される。すなわち、入力層の各ユニットと中間層の各ユニットは全結合される。
Claims (5)
- 複数の分類ラベルに対応した複数の学習モデルであって、それぞれの前記学習モデルが、複数の入力変数を含む入力データに対して複数の出力変数を含む出力データを出力し、自学習モデルに対応する分類ラベルに属する入力データに対しては当該入力データの複数の入力変数と同等の値を複数の出力変数として有する出力データを出力し、自学習モデルに対応する分類ラベルに属さない入力データに対しては当該入力データの複数の入力変数とは異なる複数の出力変数を有する出力データを出力するように学習可能な複数の学習モデルと、
前記複数の学習モデルそれぞれについて、各入力変数と、各入力変数に対応する出力変数との差を算出し、得られた複数の前記差に基づいて、入力データと出力データとの誤差の大きさを示す再構成誤差を算出する再構成誤差算出部と、
前記複数の学習モデルそれぞれについて算出された複数の前記再構成誤差に基づいて、前記複数の分類ラベルそれぞれについて、前記入力データが当該分類ラベルに属する確率を算出する確率算出部と、
を備えることを特徴とするラベル推定装置。 - 前記複数の学習モデルは、前記確率算出部が算出した複数の確率に基づいて、前記複数の確率のうち、入力データが属する分類ラベルに対応する確率が最大となるように学習される、
ことを特徴とする請求項1に記載のラベル推定装置。 - 前記複数の学習モデルそれぞれは、前記複数の入力変数のうちの一部の入力変数であって予め定められた無考慮入力変数を考慮せずに前記複数の出力変数を出力し、
前記再構成誤差算出部は、前記無考慮入力変数と、当該無考慮入力変数に対応する出力変数との差を考慮せずに前記再構成誤差を算出する、
ことを特徴とする請求項1又は2に記載のラベル推定装置。 - 一の前記学習モデルに関する前記無考慮入力変数と、他の前記学習モデルに関する前記無考慮入力変数は、互いに異なる入力変数である、
ことを特徴とする請求項3に記載のラベル推定装置。 - コンピュータを、
複数の分類ラベルに対応した複数の学習モデルであって、それぞれの前記学習モデルが、複数の入力変数を含む入力データに対して複数の出力変数を含む出力データを出力し、自学習モデルに対応する分類ラベルに属する入力データに対しては当該入力データの複数の入力変数と同等の値を複数の出力変数として有する出力データを出力し、自学習モデルに対応する分類ラベルに属さない入力データに対しては当該入力データの複数の入力変数とは異なる複数の出力変数を有する出力データを出力するように学習可能な複数の学習モデルと、
前記複数の学習モデルそれぞれについて、各入力変数と、各入力変数に対応する出力変数との差を算出し、得られた複数の前記差に基づいて、入力データと出力データとの誤差の大きさを示す再構成誤差を算出する再構成誤差算出部と、
前記複数の学習モデルそれぞれについて算出された複数の前記再構成誤差に基づいて、前記複数の分類ラベルそれぞれについて、前記入力データが当該分類ラベルに属する確率を算出する確率算出部と、
として機能させることを特徴とするラベル推定プログラム。
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Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2021029922A (ja) * | 2019-08-29 | 2021-03-01 | 日本光電工業株式会社 | 被検者判別装置、被検者判別方法、コンピュータプログラム、および非一時的コンピュータ可読媒体 |
KR102249635B1 (ko) * | 2020-11-06 | 2021-05-10 | 주식회사 웨이센 | Ai 예측 모델을 이용한 2개의 예측 결과의 학습 데이터 추가 방법 |
JPWO2021192249A1 (ja) * | 2020-03-27 | 2021-09-30 | ||
KR20220075654A (ko) * | 2020-11-30 | 2022-06-08 | 성균관대학교산학협력단 | Multi-class 데이터 잠재공간 분리를 위한 오토인코더 모델 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002342758A (ja) * | 2001-05-15 | 2002-11-29 | Osamu Hasegawa | 視覚認識システム |
JP2015035172A (ja) * | 2013-08-09 | 2015-02-19 | 日本放送協会 | 表情解析装置及び表情解析プログラム |
JP2016004549A (ja) * | 2014-06-19 | 2016-01-12 | ヤフー株式会社 | 特定装置、特定方法及び特定プログラム |
WO2017073373A1 (ja) * | 2015-10-30 | 2017-05-04 | 株式会社モルフォ | 学習システム、学習装置、学習方法、学習プログラム、教師データ作成装置、教師データ作成方法、教師データ作成プログラム、端末装置及び閾値変更装置 |
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Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002342758A (ja) * | 2001-05-15 | 2002-11-29 | Osamu Hasegawa | 視覚認識システム |
JP2015035172A (ja) * | 2013-08-09 | 2015-02-19 | 日本放送協会 | 表情解析装置及び表情解析プログラム |
JP2016004549A (ja) * | 2014-06-19 | 2016-01-12 | ヤフー株式会社 | 特定装置、特定方法及び特定プログラム |
WO2017073373A1 (ja) * | 2015-10-30 | 2017-05-04 | 株式会社モルフォ | 学習システム、学習装置、学習方法、学習プログラム、教師データ作成装置、教師データ作成方法、教師データ作成プログラム、端末装置及び閾値変更装置 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
安藤 広志 HIROSHI ANDO: "物体認識の神経機構と双方向処理モデル Neural Architectures and Bidirectional Model for Object Recogn", 情報処理学会研究報告 VOL.98 NO.5 IPSJ SIG NOTES, vol. 第98巻, JPN6021024549, JP, ISSN: 0004534999 * |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2021029922A (ja) * | 2019-08-29 | 2021-03-01 | 日本光電工業株式会社 | 被検者判別装置、被検者判別方法、コンピュータプログラム、および非一時的コンピュータ可読媒体 |
JPWO2021192249A1 (ja) * | 2020-03-27 | 2021-09-30 | ||
WO2021192249A1 (ja) * | 2020-03-27 | 2021-09-30 | 日本電気株式会社 | 類似度計算機、認証システム、類似度計算方法、類似度計算プログラムおよび類似度計算プログラムの生成方法 |
JP7318804B2 (ja) | 2020-03-27 | 2023-08-01 | 日本電気株式会社 | 類似度計算機、認証システム、類似度計算方法、類似度計算プログラムおよび類似度計算プログラムの生成方法 |
KR102249635B1 (ko) * | 2020-11-06 | 2021-05-10 | 주식회사 웨이센 | Ai 예측 모델을 이용한 2개의 예측 결과의 학습 데이터 추가 방법 |
KR20220075654A (ko) * | 2020-11-30 | 2022-06-08 | 성균관대학교산학협력단 | Multi-class 데이터 잠재공간 분리를 위한 오토인코더 모델 |
KR102583586B1 (ko) | 2020-11-30 | 2023-10-05 | 성균관대학교산학협력단 | Multi-class 데이터 잠재공간 분리를 위한 오토인코더 모델 |
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