JP7103235B2 - パラメタ算出装置、パラメタ算出方法、及び、パラメタ算出プログラム - Google Patents
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Description
データと、所定の分布に従った値と、該データが分類されたクラス間の散らばり度と、該クラス内の散らばり度との間の関係性を表す関係性情報に関して、前記所定の分布に従った値を算出し、算出した値を複数含んでいるクラスベクトルを作成する作成手段と、
前記クラスベクトルと前記データとに基づき、前記データが1つクラスに分類される場合の分類のされやすさの程度を推定する推定手段と、
前記推定手段が算出した程度に基づき、前記データが前記関係性情報に適合している程度が高くなる場合における、前記クラス間の散らばり度と、前記クラス内の散らばり度とを算出する算出手段と
を備える。
情報処理装置によって、データと、所定の分布に従った値と、該データが分類されたクラス間の散らばり度と、該クラス内の散らばり度との間の関係性を表す関係性情報に関して、前記所定の分布に従った値を算出し、算出した値を複数含んでいるクラスベクトルを作成し、前記クラスベクトルと前記データとに基づき、前記データが1つクラスに分類される場合の分類のされやすさの程度を推定し、算出した程度に基づき、前記データが前記関係性情報に適合している程度が高くなる場合における、前記クラス間の散らばり度と、前記クラス内の散らばり度とを算出する。
データと、所定の分布に従った値と、該データが分類されたクラス間の散らばり度と、該クラス内の散らばり度との間の関係性を表す関係性情報に関して、前記所定の分布に従った値を算出し、算出した値を複数含んでいるクラスベクトルを作成する作成機能と、
前記クラスベクトルと前記データとに基づき、前記データが1つクラスに分類される場合の分類のされやすさの程度を推定する推定機能と、
前記推定機能によって算出された程度に基づき、前記データが前記関係性情報に適合している程度が高くなる場合における、前記クラス間の散らばり度と、前記クラス内の散らばり度とを算出する算出機能と
をコンピュータに実現させる。
図1を参照しながら、本発明の第1の実施形態に係るパラメタ算出装置が有する構成について詳細に説明する。図1は、本発明の第1の実施形態に係るパラメタ算出装置101が有する構成を示すブロック図である。
次に、上述した第1の実施形態を基本とする本発明の第2の実施形態について説明する。
次に、本発明の第3の実施形態について説明する。
上述した本発明の各実施形態に係るパラメタ算出装置を、1つの計算処理装置(情報処理装置、コンピュータ)を用いて実現するハードウェア資源の構成例について説明する。但し、係るパラメタ算出装置は、物理的または機能的に少なくとも2つの計算処理装置を用いて実現されてもよい。また、係るパラメタ算出装置は、専用の装置として実現されてもよい。
102 教師なし学習部
103 学習データ記憶部
104 パラメタ記憶部
111 初期化部
112 クラスベクトル作成部
113 クラス推定部
114 パラメタ算出部
115 目的関数計算部
116 制御部
201 パラメタ算出装置
202 準教師付き学習部
203 第1学習データ記憶部
204 第2学習データ記憶部
205 クラスラベル記憶部
213 クラス推定部
301 パラメタ算出装置
302 作成部
303 推定部
304 算出部
20 計算処理装置
21 CPU
22 メモリ
23 ディスク
24 不揮発性記録媒体
25 入力装置
26 出力装置
27 通信IF
600 学習装置
601 学習部
602 クラスタリング部
603 第1目的関数計算部
604 パラメタ記憶部
605 音声データ記憶部
611 パラメタ初期化部
612 クラスベクトル推定部
613 パラメタ算出部
614 第2目的関数計算部
Claims (8)
- データと、所定の分布に従った値と、該データが分類されたクラス間の散らばり度と、該クラス内の散らばり度との間の関係性を表す関係性情報に関して、前記所定の分布に従った値を算出し、算出した値を複数含んでいるクラスベクトルを作成する作成手段と、
前記クラスベクトルと前記データとに基づき、前記データが1つクラスに分類される場合の分類のされやすさの程度を推定する推定手段と、
前記推定手段が算出した程度に基づき、前記データが前記関係性情報に適合している程度が高くなる場合における、前記クラス間の散らばり度と、前記クラス内の散らばり度とを算出する算出手段と、
前記適合している程度が、所定の値より大きいか否かを判定する制御手段と
を備え、
前記適合している程度が前記所定の値よりも小さい場合に、前記作成手段は、複数の前記クラスベクトルを作成し、前記推定手段は、前記作成手段が作成した前記複数の前記クラスベクトルに関して前記分類のされやすさの程度を算出し、前記算出手段は、前記推定手段が前記複数のクラスベクトルに関して算出した前記程度に基づき、前記クラス間の散らばり度と、前記クラス内の散らばり度とを算出し、前記制御手段は、前記適合している程度を、前記推定手段が前記複数のクラスベクトルに関して算出した前記分類のされやすさの程度を合計することによって算出する
パラメタ算出装置。 - 前記推定手段は、前記クラス間の散らばり度、及び、前記クラス内の散らばり度を用いて表されるモデルに対して、前記データが適合している程度を表す事後確率が最大であることを表す目的関数に基づき、前記分類のされやすさの程度を推定する
請求項1に記載のパラメタ算出装置。 - 前記作成手段は、前記所定の分布に従った値を、乱数または擬似乱数を用いて算出する
請求項1または請求項2に記載のパラメタ算出装置。 - 前記分類のされやすさの程度は、確率であり、
前記推定手段は、前記データに関するクラスラベルに基づき、該データを該クラスラベルに分類する確率を1、該データを他のクラスラベルに分類する確率を0として算出する
請求項1乃至請求項3のいずれかに記載のパラメタ算出装置。 - 前記分類のされやすさの程度は、確率であり、
前記推定手段は、前記データに関するクラスラベルに基づき、該データを該クラスラベルに分類する確率を第1値、該データを他のクラスラベルに分類する確率を、前記第1値よりも小さな値である第2値として算出する
請求項1乃至請求項3のいずれかに記載のパラメタ算出装置。 - 前記推定手段は、前記第1値、及び、前記第2値を、乱数または擬似乱数に従い算出する
請求項5に記載のパラメタ算出装置。 - 情報処理装置が、データと、所定の分布に従った値と、該データが分類されたクラス間の散らばり度と、該クラス内の散らばり度との間の関係性を表す関係性情報に関して、前記所定の分布に従った値を算出し、算出した値を複数含んでいるクラスベクトルを作成し、前記クラスベクトルと前記データとに基づき、前記データが1つクラスに分類される場合の分類のされやすさの程度を推定し、算出した程度に基づき、前記データが前記関係性情報に適合している程度が高くなる場合における、前記クラス間の散らばり度と、前記クラス内の散らばり度とを算出し、前記適合している程度が、所定の値より大きいか否かを判定し、
前記適合している程度が前記所定の値よりも小さい場合に、複数の前記クラスベクトルを作成し、作成した前記複数の前記クラスベクトルに関して前記分類のされやすさの程度を算出し、前記複数のクラスベクトルに関して算出した前記程度に基づき、前記クラス間の散らばり度と、前記クラス内の散らばり度とを算出し、前記適合している程度を、前記複数のクラスベクトルに関して算出した前記分類のされやすさの程度を合計することによって算出するパラメタ算出方法。 - データと、所定の分布に従った値と、該データが分類されたクラス間の散らばり度と、該クラス内の散らばり度との間の関係性を表す関係性情報に関して、前記所定の分布に従った値を算出し、算出した値を複数含んでいるクラスベクトルを作成する作成機能と、
前記クラスベクトルと前記データとに基づき、前記データが1つクラスに分類される場合の分類のされやすさの程度を推定する推定機能と、
前記推定機能によって算出された程度に基づき、前記データが前記関係性情報に適合している程度が高くなる場合における、前記クラス間の散らばり度と、前記クラス内の散らばり度とを算出する算出機能と、
前記適合している程度が、所定の値より大きいか否かを判定する制御機能と
をコンピュータに実現させ、
前記適合している程度が前記所定の値よりも小さい場合に、前記作成機能は、複数の前記クラスベクトルを作成し、前記推定機能は、前記作成機能が作成した前記複数の前記クラスベクトルに関して前記分類のされやすさの程度を算出し、前記算出機能は、前記推定機能が前記複数のクラスベクトルに関して算出した前記程度に基づき、前記クラス間の散らばり度と、前記クラス内の散らばり度とを算出し、前記制御機能は、前記適合している程度を、前記推定機能が前記複数のクラスベクトルに関して算出した前記分類のされやすさの程度を合計することによって算出するパラメタ算出プログラム。
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