特許

J-GLOBAL ID：200903012858305776

再帰型ニューラルネットワークに基づく時系列解析装置および方法

発明者： 松岡 雅裕
出願人/特許権者： 富士通株式会社
代理人 (1件)： 大菅 義之 (外1名)
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願平9-172593
公開番号（公開出願番号）：特開平10-111862
出願日： 1997年06月27日
公開日（公表日）： 1998年04月28日
要約：

【要約】【課題】 ニューラルネットワークの内部状態を利用して、大規模問題における時系列データの確率分布を高速に推定することが課題である。【解決手段】 モンテカルロ法を用いて、隠れマルコフモデルを表現する再帰型ニューラルネットワークの隠れ状態ベクトルの実現値を、「粒子」として生成する。まず、時刻nの前向き予測粒子{pn (j) }と、時刻n+1の後向き濾過粒子{cn+1 (j) }と、時刻nの観測データxn と、時刻n+1の重み係数{βn+1 (j) }とから、時刻nの{βn (j) }を再帰的に計算する(S6)。次に、{βn(j) }に比例する重みに従って、{pn (j) }の中から粒子を再抽出することで、時刻nの平滑粒子{un (j) }を生成する(S5)。処理S5とS6を繰り返すことで平滑粒子の集合列を計算し、確率分布関数を合成する。

請求項（抜粋）：

ニューラルネットワークを用いて表現される隠れマルコフモデルの計算を行う情報処理装置のための時系列解析装置であって、観測データの確率分布を表現する再帰型ニューラルネットワークの内部状態の状態遷移確率を記憶する記憶手段と、前記状態遷移確率を用いて、モンテカルロ法により、前記内部状態を規定する隠れ変数の実現値を生成する生成手段と、前記実現値を用いて、前記観測データの確率分布を推定する推定手段とを備えることを特徴とする時系列解析装置。

IPC (5件)：

G06F 15/18 550 ,  G06F 17/00 ,  G06F 17/17 ,  G10L 3/00 535 ,  G10L 9/10 301

FI (5件)：

G06F 15/18 550 C ,  G10L 3/00 535 ,  G10L 9/10 301 C ,  G06F 15/20 F ,  G06F 15/353