特許
J-GLOBAL ID：201603016348238650
機械学習装置、機械学習方法、分類装置、分類方法、プログラム
発明者：
出願人/特許権者：
代理人 (1件)：
木村 満
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2014-222600
公開番号（公開出願番号）：特開2016-091166
出願日： 2014年10月31日
公開日（公表日）： 2016年05月23日
要約：
【課題】コンテンツが属すカテゴリへ精度よく分類する。【解決手段】機械学習装置100の画像取得部121は、カテゴリ分けに用いるためのラベル付きの学習用画像をn個(nは、2以上の自然数)取得する。特徴ベクトル取得部122は、n個の学習用画像それぞれから、特徴を示す特徴ベクトルを取得する。ベクトル変換部123は、n個の学習用画像それぞれの特徴ベクトルを、学習用画像同士の類似度に基づいて類似特徴ベクトルに変換する。分類条件学習部125は、ベクトル変換部123で変換した類似特徴ベクトルと、n個の学習用画像それぞれに付されたラベルと、に基づいて、そのn個の学習用画像をカテゴリ分けするための分類条件を学習する。分類部126は、分類条件学習部125が学習した分類条件に従って、ラベルが付されていない試験用画像をカテゴリ分けする。【選択図】図1
請求項（抜粋）：
カテゴリ分けに用いるためのラベル付きの学習用コンテンツをn個(nは、2以上の自然数)取得するコンテンツ取得手段と、
前記コンテンツ取得手段が取得したn個の学習用コンテンツそれぞれから、特徴を示す特徴ベクトルを取得する特徴ベクトル取得手段と、
前記特徴ベクトル取得手段が取得した前記n個の学習用コンテンツそれぞれの特徴ベクトルを、学習用コンテンツ同士の類似度に基づいて類似特徴ベクトルに変換するベクトル変換手段と、
前記ベクトル変換手段で変換した前記類似特徴ベクトルと、前記n個の学習用コンテンツそれぞれに付されたラベルと、に基づいて、該n個の学習用コンテンツをカテゴリ分けするための分類条件を学習する学習手段と、
前記学習手段が学習した分類条件に従って、前記ラベルが付されていない試験用コンテンツをカテゴリ分けする分類手段と、
を備えたことを特徴とする機械学習装置。
IPC (3件)：
G06N 99/00
, G06F 17/30
, G06T 7/00
G06N99/00 153
, G06F17/30 210D
, G06T7/00 350B
5L096FA35
, 5L096JA03
, 5L096JA11
, 5L096KA04
