JPWO2018116921A1 - 辞書学習装置、辞書学習方法、データ認識方法およびコンピュータプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
教師データの特徴ベクトルを構成する要素を変数として持つ特徴空間に複数の教師データを前記特徴ベクトルに基づいて配置した場合に前記複数の教師データに含まれるラベル無しデータ毎に、当該ラベル無しデータを基準にした設定の大きさの領域内における、前記教師データに含まれるラベル有りデータの密度に基づいて前記ラベル無しデータの重要度を算出する重要度算出部と、
データを識別する基となる識別関数に基づいた識別境界と前記ラベル無しデータとの近さを表す情報と、前記算出された重要度を表す情報とに基づいて、複数の前記ラベル無しデータの中からラベル付けするデータを選択するデータ選択部と、
を備える。
教師データの特徴ベクトルを構成する要素を変数として持つ特徴空間に複数の教師データを前記特徴ベクトルに基づいて配置した場合に前記複数の教師データに含まれるラベル無しデータ毎に、当該ラベル無しデータを基準にした設定の大きさの領域内における、前記複数の教師データに含まれるラベル有りデータの密度に基づいて前記ラベル無しデータの重要度を算出し、
データを識別する基となる識別関数に基づいた識別境界と前記ラベル無しデータとの近さを表す情報と、前記算出された重要度を表す情報とに基づいて、複数の前記ラベル無しデータの中からラベル付けするデータを選択し、
選択された前記ラベル無しデータに付与するラベルの情報を外部から受信した場合に当該ラベル無しデータに前記ラベルを付与し、
前記ラベルが付与された新たなラベル有りデータを含む複数の前記教師データに基づいて前記識別関数のパラメータである辞書を学習することにより、前記識別関数を更新する。
教師データの特徴ベクトルを構成する要素を変数として持つ特徴空間に複数の教師データを前記特徴ベクトルに基づいて配置した場合に前記複数の教師データに含まれるラベル無しデータ毎に、当該ラベル無しデータを基準にした設定の大きさの領域内における、前記複数の教師データに含まれるラベル有りデータの密度に基づいて前記ラベル無しデータの重要度を算出し、
データを識別する基となる識別関数に基づいた識別境界と前記ラベル無しデータとの近さを表す情報と、前記算出された重要度を表す情報とに基づいて、複数の前記ラベル無しデータの中からラベル付けするデータを選択し、
選択された前記ラベル無しデータに付与するラベルの情報を外部から受信した場合に当該ラベル無しデータに前記ラベルを付与し、
前記ラベルが付与された新たなラベル有りデータを含む複数の前記教師データに基づいて前記識別関数のパラメータである辞書を学習することにより、前記識別関数を更新する辞書学習方法によって前記識別関数を学習し、
当該学習された識別関数を利用して、外部から受信したデータを認識する。
教師データの特徴ベクトルを構成する要素を変数として持つ特徴空間に複数の教師データを前記特徴ベクトルに基づいて配置した場合に前記複数の教師データに含まれるラベル無しデータ毎に、当該ラベル無しデータを基準にした設定の大きさの領域内における、前記複数の教師データに含まれるラベル有りデータの密度に基づいて前記ラベル無しデータの重要度を算出する処理と、
データを識別する基となる識別関数に基づいた識別境界と前記ラベル無しデータとの近さを表す情報と、前記算出された重要度を表す情報とに基づいて、複数の前記ラベル無しデータの中からラベル付けするデータを選択する処理と
をコンピュータによって実行させるコンピュータプログラムを記憶する。
本発明に係る第1実施形態の辞書学習装置は、機械学習の一つである教師有り学習によって辞書を学習する装置である。ここでの辞書とは、データを識別(認識)する基となる識別関数のパラメータである。
以下に、本発明に係る第2実施形態を説明する。
W(Dn)=a/(ρL(Dn)+a)・・・・・・・(1)
ただし、式(1)におけるaは、予め設定された正の実数を表す。
r(Dn;θ)=|g1(Dn;θ)−g2(Dn;θ)|・・・・・・・(2)
ただし、式(2)におけるg1(Dn;θ)は、設定されたクラス1を識別する識別関数を表し、θは当該識別関数のパラメータ(辞書)を表す。g2(Dn;θ)は、設定されたクラス2を識別する識別関数を表し、θは当該識別関数のパラメータ(辞書)を表す。
ただし、式(3)におけるγは予め設定された正の実数(例えば学習内容に応じて設定された正の実数)を表している。
以下に、本発明に係る第3実施形態を説明する。なお、第3実施形態の説明において、第2実施形態の辞書学習装置を構成する構成部分と同一名称部分には同一符号を付し、その共通部分の重複説明は省略する。
W(Dn)=ρNL(Dn)/(ρL(Dn)+ρNL(Dn))・・・・・・・(4)
式(4)による重要度W(Dn)は、ラベル有りデータの密度ρL(Dn)がラベル無しデータの密度ρNL(Dn)に比べて小さくなるに従って“1”に近付く。換言すれば、重要度W(Dn)は、ラベル有りデータの密度ρL(Dn)がラベル無しデータの密度ρNL(Dn)に比べて大きくなるに従って“0”に近付く。
以下に、本発明に係る第4実施形態を説明する。なお、第4実施形態の説明において、第2や第3の実施形態の辞書学習装置を構成する構成部分と同一名称部分には同一符号を付し、その共通部分の重複説明は省略する。
ρL(Dn)=KL/(NL×VL)・・・・・・・(5)
また、ラベル無しデータの総数をNNLとする。また、予め設定された個数KNLのラベル無しデータが含まれる体積を持ち、かつ、ラベル無しデータDnを基準にした超球の体積をVNLとする。この場合に、その超球におけるラベル無しデータの密度ρNL(Dn)は式(6)により表される。
ρNL(Dn)=KNL/(NNL×VNL)・・・・・・・(6)
さらに、KL個のラベル有りデータのうち、ラベル無しデータDnから最も遠いデータをデータDLとした場合に、半径|Dn−DL|を満たす超球内のラベル無しデータの個数がKNLであれば、VL=VNLと見なすことができる。この場合には、式(5)と式(6)に基づいて、式(7)が導かれる。
ρNL(Dn)/ρL(Dn)=(KNL×NL)/(KL×NNL)・・・・・・・(7)
さらに、式(7)と式(4)に基づいて、式(8)が導かれる。
W(Dn)=(KNL×NL)/((KL×NNL)+(KNL×NL))・・・・・・・(8)
第4実施形態では、重要度算出部12は、各ラベル無しデータDnについて、式(8)に基づき重要度W(Dn)を算出する。
なお、本発明は、第1〜第3の実施形態に限定されることなく、様々な実施の形態を採り得る。例えば、第2〜第4の実施形態では、選択部14は、式(3)に基づいて選択優先度J(Dn)を算出している。これに代えて、例えば、選択部14は、予め設定された単調減少関数f(r(Dn;θ))を用いて、選択優先度J(Dn)を算出してもよい。この場合には、選択部14は、式(9)に基づいて選択優先度J(Dn)を算出する。
式(9)による選択優先度J(Dn)を用いて選択部14がデータを選択しても、第2〜第4の各実施形態と同様の効果を得ることができる。
2,12 重要度算出部
3 データ選択部
14 選択部
16 付与部
17 更新部
Claims (8)
- 教師データの特徴ベクトルを構成する要素を変数として持つ特徴空間に複数の教師データを前記特徴ベクトルに基づいて配置した場合に前記複数の教師データに含まれるラベル無しデータ毎に、当該ラベル無しデータを基準にした設定の大きさの領域内における、前記教師データに含まれるラベル有りデータの密度に基づいて前記ラベル無しデータの重要度を算出する重要度算出手段と、
データを識別する基となる識別関数に基づいた識別境界と前記ラベル無しデータとの近さを表す情報と、前記算出された重要度を表す情報とに基づいて、複数の前記ラベル無しデータの中からラベル付けするデータを選択するデータ選択手段と、
を備える辞書学習装置。 - 前記重要度算出手段は、ラベル無しデータ毎に、当該ラベル無しデータを基準にした設定の大きさの領域内における前記ラベル有りデータの密度と前記ラベル無しデータの密度との比に基づいて、前記ラベル無しデータの重要度を算出する請求項1に記載の辞書学習装置。
- 前記重要度算出手段は、前記ラベル有りデータに対する前記ラベル無しデータの比が大きくなるに従って前記重要度が高くなる請求項2に記載の辞書学習装置。
- 前記重要度算出手段は、前記ラベル無しデータに対する前記ラベル有りデータの比が小さくなるに従って前記重要度が高くなる請求項2に記載の辞書学習装置。
- 前記データ選択手段により選択された前記ラベル無しデータに付与するラベルの情報を外部から受信した場合に、当該受信した情報に基づいて前記選択されたラベル無しデータに前記ラベルを付与するラベル付与手段と、
前記ラベル付与手段によって前記ラベルが付与された新たなラベル有りデータを含む複数の前記教師データに基づいて前記識別関数のパラメータである辞書を学習することにより、前記識別関数を更新する更新手段と
をさらに備える請求項1乃至請求項4の何れか一つに記載の辞書学習装置。 - 教師データの特徴ベクトルを構成する要素を変数として持つ特徴空間に複数の教師データを前記特徴ベクトルに基づいて配置した場合に前記複数の教師データに含まれるラベル無しデータ毎に、当該ラベル無しデータを基準にした設定の大きさの領域内における、前記複数の教師データに含まれるラベル有りデータの密度に基づいて前記ラベル無しデータの重要度を算出し、
データを識別する基となる識別関数に基づいた識別境界と前記ラベル無しデータとの近さを表す情報と、前記算出された重要度を表す情報とに基づいて、複数の前記ラベル無しデータの中からラベル付けするデータを選択し、
選択された前記ラベル無しデータに付与するラベルの情報を外部から受信した場合に当該ラベル無しデータに前記ラベルを付与し、
前記ラベルが付与された新たなラベル有りデータを含む複数の前記教師データに基づいて前記識別関数のパラメータである辞書を学習することにより、前記識別関数を更新する辞書学習方法。 - 教師データの特徴ベクトルを構成する要素を変数として持つ特徴空間に複数の教師データを前記特徴ベクトルに基づいて配置した場合に前記複数の教師データに含まれるラベル無しデータ毎に、当該ラベル無しデータを基準にした設定の大きさの領域内における、前記複数の教師データに含まれるラベル有りデータの密度に基づいて前記ラベル無しデータの重要度を算出し、
データを識別する基となる識別関数に基づいた識別境界と前記ラベル無しデータとの近さを表す情報と、前記算出された重要度を表す情報とに基づいて、複数の前記ラベル無しデータの中からラベル付けするデータを選択し、
選択された前記ラベル無しデータに付与するラベルの情報を外部から受信した場合に当該ラベル無しデータに前記ラベルを付与し、
前記ラベルが付与された新たなラベル有りデータを含む複数の前記教師データに基づいて前記識別関数のパラメータである辞書を学習することにより、前記識別関数を更新する辞書学習方法によって前記識別関数を学習し、
当該学習された識別関数を利用して、外部から受信したデータを認識するデータ認識方法。 - 教師データの特徴ベクトルを構成する要素を変数として持つ特徴空間に複数の教師データを前記特徴ベクトルに基づいて配置した場合に前記複数の教師データに含まれるラベル無しデータ毎に、当該ラベル無しデータを基準にした設定の大きさの領域内における、前記複数の教師データに含まれるラベル有りデータの密度に基づいて前記ラベル無しデータの重要度を算出する処理と、
データを識別する基となる識別関数に基づいた識別境界と前記ラベル無しデータとの近さを表す情報と、前記算出された重要度を表す情報とに基づいて、複数の前記ラベル無しデータの中からラベル付けするデータを選択する処理と
をコンピュータによって実行させるコンピュータプログラムを記憶するプログラム記憶媒体。
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