JP5221369B2 - 資源制約デバイスのための学習装置 - Google Patents
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Description
本願は、2005年11月9日に出願された、"A Leaner for Resource Constrained Devices"(資源制約デバイスのための学習装置)と題する米国仮特許出願第60/734,840号に対する優先権を主張する。仮出願第60/734,840号の明細書は、ここで引用したことにより、本願にも全てが含まれるものとする。
(発明の分野)
本発明は、データ処理の分野に関し、特に、資源に制約があるデバイスのための学習装置の方法および装置に関するものである。
本発明の例示実施形態は、限定ではないが、受信したインスタンスの属性に対して値を予測するために1つ以上の票(vote)を登録する方法および装置を含む。種々の実施形態では、登録は、少なくとも部分的に、前提が満たされていることが判明している1つ以上のルールの少なくとも1つに関連する重みおよび予測目標値に基づいて、重み付けして行われる。種々の実施形態では、前提を満たすことは、少なくとも部分的に、受信したインスタンスの1つ以上の他の属性の1つ以上の属性値に基づいて決定する。種々の実施形態では、本発明は、更に、1つ以上の票が登録された予測目標値が、受信したインスタンスの属性値を正しく予測したか否か判定すること、およびそれに応じてルールの関連する重みを調節することを含む。種々の実施形態では、調節は、1つ以上の票が登録されている予測目標値が受信したインスタンスの属性値を正しく予測した場合には重みを増分すること、および1つ以上の票が登録されている予測目標値が受信したインスタンスの属性値を間違って予測した場合には重みを減分させることも含んでもよい。
学習方法を試験的に用いた際に、比較的低いコストで精度が得られ、格納要件の減少という点で比較的大きな改善が実現できることが示されている。更に、この格納が減少した環境においても、学習方法は比較的高いレートで実行することができ、オンラインの使用に適するものとなっている。
以上、具体的な実施形態についてここで例示し説明したが、本発明の範囲から逸脱することなく、多種多様の代替実施態様および/または同等の実施態様を、図示し説明した前述の具体的な実施形態の代用にしてもよいことは当業者には認められよう。本発明は、多種多様の実施形態で実施すること、またはこれらから拡張することも可能であることは、当業者には容易に認められよう。例えば、種々の実施形態では、予測に対する信頼度規準を規定するために、システムを拡張することもできる。本願は、ここに論じた実施形態のいずれの改造や変形をも包含することを意図している。したがって、本発明は、特許請求の範囲およびその均等物によってでなければ限定されないことを意味するのは、一目瞭然である。
Claims (14)
- 移動体電話機についてカレンダ・アプリケーションの学習プロセスを実行するためのコンピュータにより実施される方法であって、
前記電話機のメモリに格納されたカレンダ入力を有するデータベースから1つ以上のカレンダ入力をランダムに選択するステップであって、前記カレンダ入力がカレンダ・フィールドの入力について複数の既知の値を含んでおり、前記1つ以上のカレンダ入力をランダムに選択することが、コンピュータにより、少なくとも1つの一致する目標カレンダ・フィールドの値に基づく、ステップと、
コンピュータによって、前記1つ以上カレンダ入力における一致するカレンダ・フィールド属性の値をランダムに選択することにより1つ以上のランダムなルールを生成するステップであって、前記ルールが、少なくとも1つのカレンダ・フィールド属性を論理前提として用い、および少なくとも1つの追加のカレンダ・フィールド属性を論理帰結として用いて組み立てられる、ステップと、
既知の値を有する少なくとも1つの属性と既知でない値を有する特定のカレンダ・フィールド属性とを含む少なくとも1つの追加のカレンダ入力を受信するステップと、
前記少なくとも1つの追加のカレンダ入力における前記特定のカレンダ・フィールド属性についての1つ以上の値を予測するステップであって、
各生成したルールの前記論理前提を、前記少なくとも1つの追加のカレンダ入力における前記少なくとも1つの属性についての前記既知の値に基づいて評価するステップと、
前記論理前提を満たす前記各ルールについて、前記少なくとも1つのカレンダ入力における前記特定のカレンダ・フィールド属性についての1つ以上の目標値を決定するために、前記論理帰結を評価するステップと、
を含むステップと、
前記カレンダ・フィールド属性について正しい値を受信したことに応じて、前記各ルールによって決定された前記カレンダ・フィールド属性についての前記1つ以上の目標値のうち1つの目標値が正しいかどうかを判断するステップと、
前記各ルールによって決定された前記カレンダ・フィールド属性についての前記1つ以上の目標値のうち1つの目標値が正しいと判断されるのに応じて、前記各ルールについて関連する重みを増分するステップと、
前記各ルールによって決定された前記カレンダ・フィールド属性についての前記1つ以上の目標値のいずれもが正しくないと判断されるのに応じて、前記各ルールについて前記関連する重みを減分するステップと、
を備えている、方法。 - 請求項1記載の方法において、前記1つ以上のランダムに生成されたルールが、可変長ルールである、方法。
- 請求項1記載の方法であって、前記1つ以上のランダムなルールを生成するステップが、更に、関連する重みを前記1つ以上のランダムなルールの各々に割り当てるステップであって、前記1つ以上のルールの各々には最初に同じ重みを割り当てられる、ステップを備えている、方法。
- 請求項1記載の方法であって、更に、1つ以上の追加のカレンダ入力に基づいて、前記1つ以上のルールを更新するステップを備えている、方法。
- 請求項1記載の方法において、前記各ルールが、決定される値の票を登録し、前記各ルールによって登録された票の数は、前記各ルールの重みに等しく、前記方法が、更に、
1つ以上の目標値を、各別個の前記決定された値により受けた票の総数に基づき、前記1つ以上の決定された値から選択するステップを備える、方法。 - 請求項5記載の方法において、前記1つ以上のルールのうち少なくとも1つのルールが複数のカレンダ・フィールド値を決定し、前記少なくとも1つのルールについての票の登録が、
前記複数の決定された値のそれぞれについて、前記少なくとも1つのルールにより前記複数の決定された値のうち各別個の値について登録された票の数が、前記各別個の値の分数頻度を乗算した前記少なくとも1つのルールについての重みに等しい、
方法。 - 請求項1記載の方法において、複数の目標値が、最も大きな数の票を受けた決定された値を特定することによって予測され、前記目標値の数が、閾値規準によって決定される、方法。
- 請求項1記載の方法において、更に、
ユーザに1つ以上の予測された値を提示するステップと、
該ユーザに、前記1つ以上の提示された予測値から正しい値を選択させ、または、前記1つ以上の提示された予測値の中にはない異なる値を入力させるステップを備えている、方法。 - カレンダ・フィールド属性の値に関するルールを学習するように構成され、該学習したルールを用いてカレンダ・フィールド属性値を予測するように構成されるプロセッサを有する移動体電話機であって、
プロセッサと、
前記プロセッサに結合されている計算エンジンであって、
前記電話機のメモリに格納されたカレンダ入力を有するデータベースから1つ以上のカレンダ入力をランダムに選択するステップであって、前記カレンダ入力がカレンダ・フィールドの入力について複数の既知の値を含んでおり、前記1つ以上のカレンダ入力をランダムに選択することが、コンピュータにより、少なくとも1つの一致する目標カレンダ・フィールドの値に基づく、ステップと、
コンピュータによって、前記1つ以上カレンダ入力における一致するカレンダ・フィールド属性の値をランダムに選択することにより1つ以上のランダムなルールを生成するステップであって、前記ルールが、少なくとも1つのカレンダ・フィールド属性を論理前提として用い、および少なくとも1つの追加のカレンダ・フィールド属性を論理帰結として用いて組み立てられる、ステップと、
既知の値を有する少なくとも1つの属性と既知でない値を有する特定のカレンダ・フィールド属性とを含む少なくとも1つの追加のカレンダ入力を受信するステップと、
前記少なくとも1つの追加のカレンダ入力における前記特定のカレンダ・フィールド属性について1つ以上の値を予測するステップであって、
各生成したルールの前記論理前提を、前記少なくとも1つの追加のカレンダ入力における前記少なくとも1つの属性についての前記既知の値に基づいて評価するステップと、
前記論理前提を満たす前記各ルールについて、前記少なくとも1つの追加のカレンダ入力における前記特定のカレンダ・フィールド属性についての1つ以上の目標値を決定するために、前記論理帰結を評価するステップと、
を含むステップと、
前記カレンダ・フィールド属性について正しい値を受信したことに応じて、前記各ルールによって決定された前記カレンダ・フィールド属性についての前記1つ以上の目標値のうち1つの目標値が正しいかどうかを判断するステップと、
前記各ルールによって決定された前記カレンダ・フィールド属性についての前記1つ以上の目標値のうち1つの目標値が正しいと判断されるのに応じて、前記各ルールについて関連する重みを増分するステップと、
前記各ルールによって決定された前記カレンダ・フィールド属性についての前記1つ以上の目標値のいずれもが正しくないと判断されるのに応じて、前記各ルールについて前記関連する重みを減分するステップと、
を実行するように構成される計算エンジンと、
を備えている、移動体電話機。 - 請求項9記載の移動体電話機において、前記1つ以上のランダムに生成されたルールは、可変長ルールである、移動体電話機。
- 請求項9記載の移動体電話機において、前記1つ以上のランダムなルールを生成するステップが、更に、関連する重みを前記1つ以上のランダムなルールの各々に割り当てるステップであって、前記1つ以上のルールの各々には最初に同じ重みが割り当てられる、ステップを備えている、移動体電話機。
- 請求項9記載の移動体電話機において、前記各ルールが、決定される値の票を登録し、前記各ルールによって登録された票の数は、前記各ルールの重みに等しく、
前記プロセッサが、更に、1つ以上の目標値を、各別個の前記決定された値により受けた票の総数に基づき、前記1つ以上の決定された値から選択するように構成される、移動体電話機。 - 請求項9記載の移動体電話機において、前記1つ以上のルールのうち少なくとも1つのルールが複数のカレンダ・フィールド値を決定し、
前記少なくとも1つのルールについての票の登録が、
前記複数の決定された値のそれぞれについて、前記少なくとも1つのルールにより前記複数の決定された値のうち各別個の値について登録された票の数が、前記各別個の値の分数頻度を乗算した前記少なくとも1つのルールについての重みに等しい、移動体電話機。 - 請求項9記載の移動体電話機において、前記計算エンジンは、更に、
複数の目標値を、最も大きな数の票を受けた決定された値を特定することによって予測し、前記目標値の数が閾値規準によって決定されるように構成される、移動体電話機。
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