特許
J-GLOBAL ID：201803018023855250
超深層回帰分析の機械学習モデルの構築方法、その装置、及びそのプログラム、及びそのプログラムが搭載された汎用モバイル端末装置
発明者：
出願人/特許権者：
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2018-047267
公開番号（公開出願番号）：特開2018-142325
出願日： 2018年02月27日
公開日（公表日）： 2018年09月13日
要約：
【課題】 人工知能分野では、現在、流行している深層学習のモデルは関数の写像しかできない。そのため、もっと性能の高い機械学習のモデルが望ましい。また、従来の線形回帰分析法よりもっと正確に関数アプローチができる超深度回帰分析の機械学習モデルの構築することを課題とする。【解決手段】 求められた処理領域のすべてデータが、線形回帰から得られた直線との距離に対し、確率尺度に基づいた自己組織処理を行う、さらに、回帰の直線の両側の最大確率値により新たな処理領域を生成する、処理領域内の実際なデータの密度、或は最大確率値に基づいて新しい処理領域が拡大するか、縮小するかを決めることにより、繰り返し機械学習の処理を行う。【選択図】図9
請求項（抜粋）：
超深層回帰分析の機械学習モデルの構成方法であって、少なくとも次のような1つの特徴を備えている:
(1)求められた処理領域のすべてデータが、線形回帰から得られた直線との距離に対し、確率尺度に基づいた自己組織処理を行うこと、或は
(2)上記の処理結果に基づいて、回帰の直線の両側の最大確率値により新たな処理領域を生成すること、或は
(3)処理領域内の実際なデータの密度、或は最大確率値に基づいて新しい処理領域が拡大するか、縮小するかを決めることである。
IPC (3件)：
G06N 3/08
, G06N 3/04
, G06F 17/18
G06N3/08 180
, G06N3/04 154
, G06F17/18 D
