特許
J-GLOBAL ID：201903004077347893
時系列データ適合およびセンサ融合のシステム、方法、および装置
発明者：
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出願人/特許権者：
代理人 (4件)：
須藤 浩
, 山田 一範
, 上田 侑士
, 浅見 浩二
公報種別：公表公報
出願番号（国際出願番号）：特願2018-536523
公開番号（公開出願番号）：特表2019-502212
出願日： 2017年01月13日
公開日（公表日）： 2019年01月24日
要約：
センサ融合を含む時系列データ適合のためのシステム、方法、および装置が開示される。たとえば、システムは、変分推論マシン、隠れ状態を含むシーケンシャルデータ予測マシン、および機械学習モデルを含む。シーケンシャルデータ予測マシンは、隠れ状態のバージョンをエクスポートする。変分推論マシンは、時系列データおよび隠れ状態のバージョンを入力として受け取り、時間依存性導入潜在分布を出力する。シーケンシャルデータ予測マシンは、隠れ状態のバージョンを取得し、時系列データおよび時間依存性導入潜在分布を入力として受け取り、時系列データ、時間依存性導入潜在分布、および隠れ状態のバージョンに基づいて、隠れ状態を更新して隠れ状態の第2のバージョンを生成する。時間依存性導入潜在分布は機械学習モデルに入力され、機械学習モデルは結果を出力する。
請求項（抜粋）：
第1の入力層、第1の複数の隠れ層、および第1の出力層を含む変分推論マシンと、
第2の入力層および第2の複数の隠れ層を含むシーケンシャルデータ予測マシンであって、前記第2の複数の隠れ層が隠れ状態を含む、シーケンシャルデータ予測マシンと、
機械学習モデルと
を備えるシステムであって、
前記変分推論マシン、前記シーケンシャルデータ予測マシン、および前記機械学習モデルが、
前記第2の複数の隠れ層から、時間依存性情報を含む前記隠れ状態の第1のバージョンをエクスポートすることと、
前記第1の入力層において、(i)少なくとも第1のセンサからの第1の時間間隔の時系列データ、および(ii)前記隠れ状態の前記第1のバージョンを受け取ることと、
前記第1の出力層により、前記第1の時間間隔の前記時系列データおよび前記隠れ状態の前記第1のバージョンに基づいて生成された時間依存性導入潜在分布を出力することと、
前記第2の複数の隠れ層により、前記隠れ状態の前記第1のバージョンを取得することと、
前記第2の入力層において、(i)前記第1の時間間隔の前記時系列データ、および(ii)前記変分推論マシンからの前記時間依存性導入潜在分布を受け取ることと、
前記第1の時間間隔の前記時系列データ、前記時間依存性導入潜在分布、および前記隠れ状態の前記第1のバージョンに基づいて、前記第2の複数の隠れ層における前記隠れ状態を更新して前記隠れ状態の第2のバージョンを生成することと、
前記機械学習モデルに前記時間依存性導入潜在分布を入力することと、
前記時間依存性導入潜在分布に基づいて、前記第1の時間間隔の結果を前記機械学習モデルから出力することと
を繰り返し実行するように構成される、システム。
IPC (1件)：
FI (1件)：
引用特許：
引用文献：
出願人引用 (1件)
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Variational inference of latent state sequences using Recurrent Networks
審査官引用 (1件)
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Variational inference of latent state sequences using Recurrent Networks
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