JP5246751B2 - 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム - Google Patents
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- 所定の対象をセンシングすることにより取得されたセンサ信号であるデータを、グループ毎に、1峰性の確率分布のより高次元のデータにトポロジープリザービングマップにより変換する高次元変換部と、
高次元の前記データから重み付け係数に基づいて、ソフトマックス関数を用いて前記グループ毎に合計が1になるように予測値を演算するリカレントニューラルネットワークと、
前記センサ信号に対応して取得された教示用データを、グループ毎に、1峰性の確率分布のより高次元の教示用データに変換する他の高次元変換部と
を備え、
前記リカレントニューラルネットワークは、高次元の前記教示用データの値が大きいほど誤差の値が大きくなるように前記誤差を演算し、その演算結果に基づき、時系列のパターンの学習処理を行う
情報処理装置。 - 前記リカレントニューラルネットワークは、KL-divergenceに基づいて前記誤差を演算する
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記リカレントニューラルネットワークは、連続時間型のリカレントニューラルネットワークであり、コンテキストを演算するニューロンは、その値が大きいほど、過去の内部状態の影響を大きくする時定数として、複数の値を有する
請求項2に記載の情報処理装置。 - 複数の前記時定数のうちの大きい時定数は、小さい時定数の5倍以上の大きさである
請求項3に記載の情報処理装置。 - 前記予測値を、所定の対象をセンシングすることにより取得されたセンサ信号である前記データと同じ次元に変換する低次元変換部をさらに備える
請求項1に記載の情報処理装置。 - 高次元変換部と、リカレントニューラルネットワークと、他の高次元変換部とを備える情報処理装置の情報処理方法において、
前記高次元変換部が、所定の対象をセンシングすることにより取得されたセンサ信号であるデータを、グループ毎に、1峰性の確率分布のより高次元のデータにトポロジープリザービングマップにより変換し、
前記リカレントニューラルネットワークが、高次元の前記データから重み付け係数に基づいて、ソフトマックス関数を用いて前記グループ毎に合計が1になるように予測値を演算し、
前記他の高次元変換部が、前記センサ信号に対応して取得された教示用データを、グループ毎に、1峰性の確率分布のより高次元の教示用データに変換し、
前記リカレントニューラルネットワークが、高次元の前記教示用データの値が大きいほど誤差の値が大きくなるように前記誤差を演算し、その演算結果に基づき、時系列のパターンの学習処理を行う
ステップを含む情報処理方法。 - 所定の対象をセンシングすることにより取得されたセンサ信号であるデータを、グループ毎に、1峰性の確率分布のより高次元のデータにトポロジープリザービングマップにより変換し、
高次元の前記データから重み付け係数に基づいて、ソフトマックス関数を用いて前記グループ毎に合計が1になるように予測値を演算し、
前記センサ信号に対応して取得された教示用データを、グループ毎に、1峰性の確率分布のより高次元の教示用データに変換し、
高次元の前記教示用データの値が大きいほど誤差の値が大きくなるように前記誤差を演算し、その演算結果に基づき、時系列のパターンの学習処理を行う
処理をコンピュータに実行させるプログラム。
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