JP6778708B2 - 解析装置、方法、及びプログラム - Google Patents
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Description
・・・(1)
20 演算部
30 解析部
32 再学習部
50 出力部
100 解析装置
Claims (8)
- 入力データ及び出力データからなる学習データに基づいて前記入力データから前記出力データを出力するための予め学習されたニューラルネットワークと、前記ニューラルネットワークについて予め求められたユニットからなるクラスタの構造とを受け付ける入力部と、
前記入力データの各i番目の要素を表す次元iと前記クラスタとの組み合わせについて、前記入力データの前記次元iの値を、前記学習データに含まれる前記入力データの前記次元iの平均値で置き換えたときの前記クラスタに属する各ユニットの出力と、置き換える前の入力データに対する前記クラスタに属する各ユニットの出力との二乗誤差の和を前記組み合わせの関係として算出し、
前記クラスタと前記出力データの各j番目の要素を表す次元jとの組み合わせについて、前記クラスタに属する各ユニットの出力値を、前記学習データに含まれる前記入力データを入力したときの前記クラスタの各ユニットの平均の出力値で置き換えたときの前記出力データの前記次元jの値と、置き換える前の前記出力データの前記次元jの値との二乗誤差を前記組み合わせの関係として算出する解析部と、
を含む解析装置。 - 算出した前記入力データの各次元iと前記クラスタとの組み合わせの関係、及び前記クラスタと前記出力データの各次元jとの組み合わせの関係を、ベクトル又は行列により表すように出力する出力部を更に含む請求項1に記載の解析装置。
- サンプルの入力データ及び前記サンプルが属するr番目の要素を表す次元rを表す出力データからなる学習データに基づいて前記入力データから前記出力データを出力するための予め学習されたニューラルネットワークと、前記ニューラルネットワークについて予め求められたユニットからなるクラスタの構造とを受け付ける入力部と、
前記入力データの各i番目の要素を表す次元iと前記クラスタとの組み合わせについて、前記入力データの前記次元iの値を、前記学習データに含まれる前記入力データの前記次元iの平均値で置き換えたときの前記クラスタに属する各ユニットの出力と、置き換える前の入力データに対する前記クラスタに属する各ユニットの出力との二乗誤差の和を前記組み合わせの関係として算出し、
前記クラスタと前記出力データの各j番目の要素を表す次元jとの組み合わせについて、前記クラスタに属する各ユニットの出力値を、前記学習データに含まれる前記入力データを入力したときの前記クラスタの各ユニットの平均の出力値で置き換えたときの前記出力データの前記次元jの値と、置き換える前の前記出力データの前記次元jの値との二乗誤差を前記組み合わせの関係として算出する解析部と、
前記学習データと、前記クラスタの構造と、算出した前記クラスタと前記出力データの各次元jとの組み合わせの関係とに基づいて、前記クラスタの各々に対し、前記クラスタに属する各ユニットの出力値に、前記学習データに含まれる前記出力データが表すサンプルが属する次元rとの組み合わせの関係に応じた雑音を加算し、前記ニューラルネットワークを誤差逆伝播法により再学習する再学習部と、
を含む解析装置。 - 入力部が、入力データ及び出力データからなる学習データに基づいて前記入力データから前記出力データを出力するための予め学習されたニューラルネットワークと、前記ニューラルネットワークについて予め求められたユニットからなるクラスタの構造とを受け付けるステップと、
解析部が、前記入力データの各i番目の要素を表す次元iと前記クラスタとの組み合わせについて、前記入力データの前記次元iの値を、前記学習データに含まれる前記入力データの前記次元iの平均値で置き換えたときの前記クラスタに属する各ユニットの出力と、置き換える前の入力データに対する前記クラスタに属する各ユニットの出力との二乗誤差の和を前記組み合わせの関係として算出し、
前記クラスタと前記出力データの各j番目の要素を表す次元jとの組み合わせについて、前記クラスタに属する各ユニットの出力値を、前記学習データに含まれる前記入力データを入力したときの前記クラスタの各ユニットの平均の出力値で置き換えたときの前記出力データの前記次元jの値と、置き換える前の前記出力データの前記次元jの値との二乗誤差を前記組み合わせの関係として算出するステップと、
を含む処理をコンピュータに実行させる解析方法。 - 算出した前記入力データの各次元iと前記クラスタとの組み合わせの関係、及び前記クラスタと前記出力データの各次元jとの組み合わせの関係を、ベクトル又は行列により表すように出力する出力部を更に含む請求項4に記載の解析方法。
- 入力部が、サンプルの入力データ及び前記サンプルが属するr番目の要素を表す次元rを表す出力データからなる学習データに基づいて前記入力データから前記出力データを出力するための予め学習されたニューラルネットワークと、前記ニューラルネットワークについて予め求められたユニットからなるクラスタの構造とを受け付けるステップと、
解析部が、前記入力データの各i番目の要素を表す次元iと前記クラスタとの組み合わせについて、前記入力データの前記次元iの値を、前記学習データに含まれる前記入力データの前記次元iの平均値で置き換えたときの前記クラスタに属する各ユニットの出力と、置き換える前の入力データに対する前記クラスタに属する各ユニットの出力との二乗誤差の和を前記組み合わせの関係として算出し、
前記クラスタと前記出力データの各j番目の要素を表す次元jとの組み合わせについて、前記クラスタに属する各ユニットの出力値を、前記学習データに含まれる前記入力データを入力したときの前記クラスタの各ユニットの平均の出力値で置き換えたときの前記出力データの前記次元jの値と、置き換える前の前記出力データの前記次元jの値との二乗誤差を前記組み合わせの関係として算出するステップと、
再学習部が、前記学習データと、前記クラスタの構造と、算出した前記クラスタと前記出力データの各次元jとの組み合わせの関係とに基づいて、前記クラスタの各々に対し、前記クラスタに属する各ユニットの出力値に、前記学習データに含まれる前記出力データが表すサンプルが属する次元rとの組み合わせの関係に応じた雑音を加算し、前記ニューラルネットワークを誤差逆伝播法により再学習するステップと、
を含む処理をコンピュータに実行させる解析方法。 - コンピュータを、請求項1又は請求項2に記載の解析装置の各部として機能させるためのプログラム。
- コンピュータを、請求項3に記載の解析装置の各部として機能させるためのプログラム。
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