特許

J-GLOBAL ID：200903099922038700

内部モデル学習方法及び装置

発明者： 杉村 昌彦 ,  増本 大器 ,  長田 茂美
出願人/特許権者： 富士通株式会社
代理人 (1件)： 池内 寛幸 (外1名)
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願平10-160220
公開番号（公開出願番号）：特開平11-353295
出願日： 1998年06月09日
公開日（公表日）： 1999年12月24日
要約：

【要約】【課題】 一般的ないわゆる「教師あり学習」の場合だけでなく、いわゆる「教師なし学習」の場合の機械学習においても、実環境に即した内部モデルを迅速に精度良く学習できる方法及び装置を提供する。【解決手段】 外部環境の状態を観測する観測手順と、観測した状態に基づいて内部モデルを形成し、かつ評価に基づいて内部モデルを随時更新する内部モデル形成・更新手順と、観測された状態と更新された内部モデルに基づいて行動・認識選択判断を行う判断手順と、内部モデルの学習到達度を計る収束判定手順と、収束判定部において学習が十分でないと判断された場合にパラメータ数を更新するパラメータ数変更手順を含み、少ないパラメータ数の状態から内部モデルを学習し、学習した内部モデルを引き継ぎながら、パラメータ数を漸次増加させ繰り返し新たな内部モデルを学習する。

請求項（抜粋）：

外部環境の状態を観測する観測手順と、観測した状態に基づいて内部モデルを形成し、かつ評価に基づいて前記内部モデルを随時更新する内部モデル形成・更新手順と、観測された状態と更新された前記内部モデルに基づいて行動・認識選択判断を行う判断手順と、前記内部モデルの学習到達度を計る収束判定手順と、前記収束判定部において学習が十分でないと判断された場合にパラメータ数を更新するパラメータ数変更手順を含み、少ないパラメータ数の状態から前記内部モデルを学習し、学習した前記内部モデルを引き継ぎながら、パラメータ数を漸次増加させ繰り返し新たな中間内部モデルを学習することにより、パラメータ数の多い最終内部モデルを学習することを特徴とする内部モデル学習方法。