JP6007430B2 - 機械学習モデル設計支援装置、機械学習モデル設計支援方法、機械学習モデル設計支援装置用プログラム - Google Patents
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前記ノードに対する入力を所定の関数に基づき演算する関数ノードの一覧を取得する関数ノードリスト取得手段と、
前記取得した一覧に含まれる関数ノードを、グラフの一部として配置する関数ノード配置手段と、
前記関数ノード同士を、当該ノード間で入出力されるデータの入出力の関係性を表す有向エッジで接続する関数ノード接続手段と、
前記関数ノード及び有向エッジで形成された有向グラフから、等価な機械学習モデルを生成する機械学習モデル生成手段と、
を備えることを特徴とする機械学習モデル設計支援装置を提供する。
を備えることを特徴とする第1から第4のいずれかの特徴に係る発明である機械学習モデル設計支援装置を提供する。
を備えることを特徴とする第1から第6のいずれかの特徴に係る発明である機械学習モデル設計支援装置を提供する。
を備えることを特徴とする第2から第7のいずれかの特徴に係る発明である機械学習モデル設計支援装置を提供する。
を備えることを特徴とする第7又は第8の特徴に係る発明である機械学習モデル設計支援装置を提供する。
前記ノードに対する入力を所定の関数に基づき演算する関数ノードの一覧を取得するステップと、
前記取得した一覧に含まれる関数ノードを、グラフの一部として配置するステップと、
前記関数ノード同士を、当該ノード間で入出力されるデータの入出力の関係性を表す有向エッジで接続するステップと、
前記関数ノード及び有向エッジで形成された有向グラフから、等価な機械学習モデルを生成するステップと、
を備えることを特徴とする機械学習モデル設計支援方法を提供する。
前記ノードに対する入力を所定の関数に基づき演算する関数ノードの一覧を取得するステップ、
前記取得した一覧に含まれる関数ノードを、グラフの一部として配置するステップ、
前記関数ノード同士を、当該ノード間で入出力されるデータの入出力の関係性を表す有向エッジで接続するステップ、
前記関数ノード及び有向エッジで形成された有向グラフから、等価な機械学習モデルを生成するステップ、
を実行させることを特徴とする機械学習モデル設計支援装置用プログラムを提供する。
図1は、本発明の好適な実施形態である機械学習モデル設計支援装置1の概要を説明するための図である。図1においては、機械学習モデル設計支援装置1の最も基本的な機能である機械学習モデルの設計機能を利用する際の画面例と、設計したモデルを実際にプログラムから利用可能な形態に変換する際のイメージを模式図として表している。
機械学習モデル設計支援装置1のシステム構成図である。機械学習モデル設計支援装置1は、基本的にスタンドアローン形式で稼働することが可能である。機械学習モデル設計支援装置1は、それに加えて、公衆回線網5(インターネット網や第3世代、第4世代通信網など)を介して関数ノードデータベース150等を備えたサーバ100と通信可能に接続されていてよい。
図3に基づいて、各装置の構成について説明する。
図4は、機械学習モデル設計支援装置1が実行する機械学習モデル設計処理のフローチャートである。上述した各装置のモジュールが行う処理について、本処理にて併せて説明する。
図5は、機械学習モデル設計支援装置1が実行する機械学習モデル検証処理のフローチャートである。上述した各装置のモジュールが行う処理について、本処理にて併せて説明する。
Claims (9)
- 機械学習モデルを、有償又は無償で公開することが可能な機械学習モデル取引サーバと通信可能に接続されるとともに、関数ノードデータベースと通信可能に接続され、一以上のノードの接続と、ノード間のデータの入出力によってニューラルネットワークの機械学習モデルを表す機械学習モデル設計支援装置であって、
前記ノードに対する入力を所定の関数に基づき演算する関数ノードの一覧を取得する関数ノードリスト取得手段と、
前記取得した一覧に含まれる関数ノードを、グラフの一部として配置する関数ノード配置手段と、
前記関数ノード同士を、当該ノード間で入出力されるデータの入出力の関係性を表す有向エッジで接続する関数ノード接続手段と、
前記関数ノード及び有向エッジで形成された有向グラフから、等価な機械学習モデルを生成する機械学習モデル生成手段と、
前記通信可能に接続された機械学習モデル取引サーバに、インターネット経由で有償又は無償で取引される機械学習モデルを送信する機械学習モデル送信手段と、
を備え、前記関数ノードリスト取得手段において、前記関数ノードの一覧は、前記関数ノードデータベースから読み込んだ関数ノードの一覧と、ユーザが新たに関数ノードを定義することで拡張された一覧により構成され、
かつ、前記関数ノードにおいて前記所定の関数が演算に用いられることが、当該関数と対応する記号が当該ノードと関連付けられて表示されることにより表されることを特徴とする機械学習モデル設計支援装置。 - 前記関数ノードの配置及び関数ノード同士の接続は、グラフィカル・ユーザ・インターフェース上で、ポインティングデバイスによる操作によって実現されることが可能であることを特徴とする請求項1に記載の機械学習モデル設計支援装置。
- 前記生成された機械学習モデルにつき、処理ステップごとに、学習と判別の少なくともいずれかのための演算を実行する段階的演算手段と、
を備えることを特徴とする請求項1又は2のいずれか一項に記載の機械学習モデル設計支援装置。 - 前記実行される処理単位ごとの学習又は判別のための演算において、特定の関数ノードと対応するネットワーク上の一以上のニューロンにつき、入出力値と重みの少なくともいずれかを取得するニューロン監視手段と、
を備えることを特徴とする請求項3に記載の機械学習モデル設計支援装置。 - 前記実行される処理時間単位ごとの学習又は判別のための演算において、特定の箇所における演算が実行される前又は後のタイミングで演算を一時停止するブレークポイント設定手段と、
を備えることを特徴とする請求項3又は4のいずれか一項に記載の機械学習モデル設計支援装置。 - 前記関数ノードとして、エンコーダ、非線形関数、遅延器、加算接点、要素積接点、バイアスありエンコーダ、ランダムエンコーダ、ファイルからの入力、出力の表示を少なくとも含むことを特徴とする請求項1乃至5のいずれか一項に記載の機械学習モデル設計支援装置。
- 前記関数ノードとして、オートエンコーダを含むことを特徴とする請求項1乃至6のいずれか一項に記載の機械学習モデル設計支援装置。
- 機械学習モデルを、有償又は無償で公開することが可能な機械学習モデル取引サーバと通信可能に接続されるとともに、関数ノードデータベースと通信可能に接続され、一以上のノードの接続と、ノード間のデータの入出力によってニューラルネットワークの機械学習モデルを表す機械学習モデル設計支援装置が実行する機械学習モデル設計支援方法であって、
前記ノードに対する入力を所定の関数に基づき演算する関数ノードの一覧を取得するステップと、
前記取得した一覧に含まれる関数ノードを、グラフの一部として配置するステップと、
前記関数ノード同士を、当該ノード間で入出力されるデータの入出力の関係性を表す有向エッジで接続するステップと、
前記関数ノード及び有向エッジで形成された有向グラフから、等価な機械学習モデルを生成するステップと、
前記通信可能に接続された機械学習モデル取引サーバに、インターネット経由で有償又は無償で取引される機械学習モデルを送信するステップと、
を備え、前記関数ノードの一覧を取得するステップにおいて、当該関数ノードの一覧は、前記関数ノードデータベースから読み込んだ関数ノードの一覧と、ユーザが新たに関数ノードを定義することで拡張された一覧により構成され、
かつ、前記関数ノードにおいて前記所定の関数が演算に用いられることが、当該関数と対応する記号が当該ノードと関連付けられて表示されることにより表されることを特徴とする機械学習モデル設計支援方法。 - 機械学習モデルを、有償又は無償で公開することが可能な機械学習モデル取引サーバと通信可能に接続されるとともに、関数ノードデータベースと通信可能に接続され、一以上のノードの接続と、ノード間のデータの入出力によってニューラルネットワークの機械学習モデルを表す機械学習モデル設計支援装置に、
前記ノードに対する入力を所定の関数に基づき演算する関数ノードの一覧を取得するステップ、
前記取得した一覧に含まれる関数ノードを、グラフの一部として配置するステップ、
前記関数ノード同士を、当該ノード間で入出力されるデータの入出力の関係性を表す有向エッジで接続するステップ、
前記関数ノード及び有向エッジで形成された有向グラフから、等価な機械学習モデルを生成するステップ、
前記通信可能に接続された機械学習モデル取引サーバに、インターネット経由で有償又は無償で取引される機械学習モデルを送信するステップ、
を実行させ、前記関数ノードの一覧を取得するステップにおいて、当該関数ノードの一覧は、前記関数ノードデータベースから読み込んだ関数ノードの一覧と、ユーザが新たに関数ノードを定義することで拡張された一覧により構成され、
かつ、前記関数ノードにおいて前記所定の関数が演算に用いられることが、当該関数と対応する記号が当該ノードと関連付けられて表示されることにより表されることを特徴とする機械学習モデル設計支援装置用プログラム。
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Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR102212966B1 (ko) * | 2020-06-05 | 2021-02-05 | 주식회사 딥노이드 | 개별 레이어의 예상 실행시간이 표시되는 의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템 |
WO2021210797A1 (ko) * | 2020-04-16 | 2021-10-21 | 주식회사 딥노이드 | 의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템 |
US11886842B2 (en) | 2019-01-28 | 2024-01-30 | Mitsubishi Electric Corporation | Development assistance device, development assistance system, and development assistance method |
Families Citing this family (22)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP6457369B2 (ja) * | 2015-09-30 | 2019-01-23 | ファナック株式会社 | パラメータを自動調整する機能を有する機械学習装置及び電動機制御装置 |
KR102327615B1 (ko) | 2015-10-28 | 2021-11-17 | 구글 엘엘씨 | 연산 그래프 수정 |
CN105573836B (zh) * | 2016-02-23 | 2018-12-28 | 中国农业银行股份有限公司 | 数据处理方法及装置 |
CN106682732B (zh) * | 2016-12-14 | 2019-03-29 | 浙江大学 | 一种应用于神经网络的高斯误差函数电路 |
JP6833496B2 (ja) * | 2016-12-19 | 2021-02-24 | 株式会社東芝 | 学習装置、紙葉類判別装置および紙葉類判別方法 |
US10803407B2 (en) * | 2017-02-03 | 2020-10-13 | Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. | Method for selecting learned model corresponding to sensing data and provisioning selected learned model, and learned model provision device |
JP2018156451A (ja) | 2017-03-17 | 2018-10-04 | 株式会社東芝 | ネットワーク学習装置、ネットワーク学習システム、ネットワーク学習方法およびプログラム |
GB2569271B (en) | 2017-10-20 | 2020-05-13 | Graphcore Ltd | Synchronization with a host processor |
GB2569273B (en) * | 2017-10-20 | 2020-01-01 | Graphcore Ltd | Synchronization in a multi-tile processing arrangement |
GB2569098B (en) * | 2017-10-20 | 2020-01-08 | Graphcore Ltd | Combining states of multiple threads in a multi-threaded processor |
GB2569775B (en) * | 2017-10-20 | 2020-02-26 | Graphcore Ltd | Synchronization in a multi-tile, multi-chip processing arrangement |
KR102191773B1 (ko) * | 2018-08-31 | 2020-12-16 | 한국전자통신연구원 | 레고형 딥러닝 학습엔진 생성 장치 및 방법 |
GB2579412B (en) | 2018-11-30 | 2020-12-23 | Graphcore Ltd | Gateway pull model |
US20210081841A1 (en) | 2019-09-12 | 2021-03-18 | Viani Systems, Inc. | Visually creating and monitoring machine learning models |
JP7084520B2 (ja) * | 2021-03-05 | 2022-06-14 | エヌ・ティ・ティ・コミュニケーションズ株式会社 | シミュレーション装置、シミュレーション方法およびシミュレーションプログラム |
CN113961351B (zh) * | 2021-10-28 | 2022-12-30 | 北京百度网讯科技有限公司 | 深度学习模型的分布式训练方法、装置、设备及存储介质 |
KR102420071B1 (ko) * | 2021-11-18 | 2022-07-12 | 주식회사 마키나락스 | 인공지능 기반의 반도체 설계 자동화 방법 |
KR20230073074A (ko) | 2021-11-18 | 2023-05-25 | 주식회사 마키나락스 | 인공지능 기반의 반도체 설계 자동화 방법 |
KR102474856B1 (ko) * | 2021-11-18 | 2022-12-06 | 주식회사 마키나락스 | 인공지능 기반의 반도체 설계 자동화 방법 |
KR20230118486A (ko) | 2022-02-04 | 2023-08-11 | 주식회사 마키나락스 | 반도체 소자의 배치를 평가하는 방법 |
KR102430483B1 (ko) * | 2022-02-04 | 2022-08-08 | 주식회사 마키나락스 | 반도체 소자의 배치를 평가하는 방법 |
KR102507253B1 (ko) * | 2022-09-01 | 2023-03-08 | 주식회사 애자일소다 | 사용자 데이터 기반의 물체 위치 최적화를 위한 강화학습 장치 |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH1049508A (ja) * | 1995-12-27 | 1998-02-20 | Toshiba Corp | データ処理システム、システム構築装置、システム構築方法、及びシステム構築プログラムを記録した媒体 |
JPH10254727A (ja) * | 1997-03-14 | 1998-09-25 | Toshiba Corp | システム構築支援装置及びシステム構築支援方法 |
JP2001051968A (ja) * | 1999-08-05 | 2001-02-23 | Fuji Xerox Co Ltd | ニューラルネットワーク構築方法及びニューラルネットワーク処理装置 |
JP2002230359A (ja) * | 2001-01-31 | 2002-08-16 | Toyota Central Res & Dev Lab Inc | シミュレーションモデル配信方法、シミュレーションモデル収集方法、プログラムおよび記録媒体 |
-
2015
- 2015-05-20 JP JP2015103180A patent/JP6007430B2/ja active Active
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US11886842B2 (en) | 2019-01-28 | 2024-01-30 | Mitsubishi Electric Corporation | Development assistance device, development assistance system, and development assistance method |
WO2021210797A1 (ko) * | 2020-04-16 | 2021-10-21 | 주식회사 딥노이드 | 의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템 |
KR102212966B1 (ko) * | 2020-06-05 | 2021-02-05 | 주식회사 딥노이드 | 개별 레이어의 예상 실행시간이 표시되는 의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템 |
WO2021246625A1 (ko) * | 2020-06-05 | 2021-12-09 | 주식회사 딥노이드 | 개별 레이어의 예상 실행시간이 표시되는 의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템 |
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