JPWO2018220700A1 - 新規学習データセット生成方法、新規学習データセット生成装置および生成された学習データセットを用いた学習方法 - Google Patents
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Abstract
Description
Claims (11)
- 入力信号と出力信号の組み合わせである学習データを複数含む学習データセットを出力信号に応じて複数の学習データサブセットに振り分け、
前記複数の学習データサブセットのそれぞれについて、前記学習データサブセットに含まれる学習データの入力信号から新規入力信号を生成し、前記新規入力信号と前記学習データサブセットに応じた出力信号の組み合わせである新規学習データと前記学習データサブセットに含まれる学習データとを統合することにより、新規学習データサブセットを生成し、
前記複数の学習データサブセットのそれぞれについて生成された新規学習データサブセットを統合して新規学習データセットを生成し、
前記学習データサブセットに含まれる学習データの入力信号から前記新規入力信号を生成する際に、前記学習データサブセットに含まれる学習データの入力信号を第1の信号グループと第2の信号グループとに区分し、前記第1の信号グループを入力信号セットとし、前記第2の信号グループを出力信号セットとして学習を行って生成した第1の学習器により前記新規入力信号を生成する新規学習データセット生成方法。 - 請求項1において、
前記学習データサブセットに含まれる学習データの入力信号から前記新規入力信号を生成する際に、前記第2の信号グループを入力信号セットとし、前記第1の信号グループを出力信号セットとして学習を行って生成した第2の学習器により前記新規入力信号を生成する新規学習データセット生成方法。 - 請求項2において、
前記学習データサブセットに含まれる学習データの入力信号から前記新規入力信号を生成する際に、前記第2の信号グループを前記第1の学習器に入力することにより前記新規入力信号を生成し、前記第1の信号グループを前記第2の学習器に入力することにより前記新規入力信号を生成する新規学習データセット生成方法。 - 請求項1において、
前記学習データセットが分類問題にかかる学習データセットである場合には、
前記学習データセットを分類問題のクラスに応じて前記複数の学習データサブセットに振り分け、
前記新規学習データの出力信号は、前記学習データサブセットのクラスに応じた出力信号である新規学習データセット生成方法。 - 請求項1において、
前記学習データセットが回帰問題にかかる学習データセットである場合には、
前記学習データセットを出力信号に対して量子化し、前記学習データセットの量子化値に応じて前記複数の学習データサブセットに振り分け、
前記新規学習データの出力信号は、前記学習データサブセットに含まれる学習データの出力信号の代表値とする新規学習データセット生成方法。 - 請求項1において、
前記学習データサブセットに含まれる学習データの入力信号から前記新規入力信号を生成する際に、前記第1の信号グループに含まれる学習データと前記第2の信号グループに含まれる学習データとをランダムに1対1に紐づけ、ニューラルネットワークの回帰問題として学習を行うことにより、前記第1の学習器を生成する新規学習データセット生成方法。 - 請求項1において、
前記新規学習データに対して、前記学習データサブセットに含まれる学習データと区別するための属性を付与する新規学習データセット生成方法。 - プロセッサと、
主記憶と、
前記主記憶に読み込まれ、前記プロセッサにより実行される学習データセット生成プログラムとを有し、
前記学習データセット生成プログラムは、学習データセットを複数の学習データサブセットに振り分ける振り分け部と、前記振り分け部で振り分けられた前記学習データサブセットごとに新規入力信号を生成する入力信号生成部と、前記新規入力信号に対して出力信号を付与する出力信号付与部とを有し、
前記入力信号生成部は、前記学習データサブセットに含まれる学習データの入力信号を第1の信号グループと第2の信号グループに区分し、前記第1の信号グループを入力信号セットとし、前記第2の信号グループを出力信号セットとして学習を行って生成した学習器により前記新規入力信号を生成し、
前記出力信号付与部は、前記新規入力信号に対して前記学習データサブセットに応じた出力信号を付与する新規学習データセット生成装置。 - 請求項8において、
前記入力信号生成部は、前記第1の信号グループに含まれる学習データと前記第2の信号グループに含まれる学習データとをランダムに1対1に紐づけ、ニューラルネットワークの回帰問題として学習を行うことにより、前記学習器を生成する新規学習データセット生成装置。 - 入力信号と出力信号の組み合わせである学習データを複数含む第1の学習データセットと前記第1の学習データセットに基づき生成した第2の学習データセットとを含む学習データセットを補助記憶に格納し、
前記学習データセットを用いて機械学習を行って、問題解決を行うための第1の学習器のパラメータを調整し、
前記学習データセットには、前記第1の学習データセットと前記第2の学習データセットを区別する属性が付されており、前記第1の学習器のパラメータの調整にあたり、前記属性に基づき、前記学習データセットに含まれる学習データによる機械学習を行わせる順番を定める学習方法。 - 請求項10において、
前記第1の学習データセットを出力信号に応じて複数の学習データサブセットに振り分け、
前記複数の学習データサブセットのそれぞれについて、前記学習データサブセットに含まれる学習データの入力信号から新規入力信号を生成し、前記新規入力信号と前記学習データサブセットに応じた出力信号の組み合わせである新規学習データを生成し、
前記複数の学習データサブセットのそれぞれについて生成された前記新規学習データに対して前記属性を付与して前記第2の学習データセットとし、
前記学習データサブセットに含まれる学習データの入力信号から前記新規入力信号を生成する際に、前記学習データサブセットに含まれる学習データの入力信号を第1の信号グループと第2の信号グループとに区分し、前記第1の信号グループを入力信号セットとし、前記第2の信号グループを出力信号セットとして学習を行って生成した第2の学習器により前記新規入力信号を生成する学習方法。
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