特許
J-GLOBAL ID：201903018177542139
学習プログラム、学習方法および学習装置
発明者：
出願人/特許権者：
代理人 (1件)：
特許業務法人酒井国際特許事務所
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2018-007440
公開番号（公開出願番号）：特開2019-125319
出願日： 2018年01月19日
公開日（公表日）： 2019年07月25日
要約：
【課題】学習対象の順序を含めた関係を学習できる学習プログラム、学習方法および学習装置を提供する。【解決手段】学習プログラムは、複数のデータ群から、順序を有する複数の抽出データ群を抽出する処理をコンピュータに実行させる。学習プログラムは、抽出データ群のそれぞれに対応する各データ要素について、同順序のデータ要素間に該データ要素間の関係に応じた値を有し、異なる順序のデータ要素間に該順序に応じた値を有する順序付きデータ行列を生成する処理をコンピュータに実行させる。学習プログラムは、生成した順序付きデータ行列を入力テンソルデータとしてテンソル分解し、深層学習する際に、ニューラルネットワークに入力し、ニューラルネットワークの深層学習を行うとともに、テンソル分解の方法を学習する処理をコンピュータに実行させる。【選択図】図1
請求項（抜粋）：
複数のデータ群から、順序を有する複数の抽出データ群を抽出し、
前記抽出データ群のそれぞれに対応する各データ要素について、同順序のデータ要素間に該データ要素間の関係に応じた値を有し、異なる順序のデータ要素間に該順序に応じた値を有する順序付きデータ行列を生成し、
生成した前記順序付きデータ行列を入力テンソルデータとしてテンソル分解し、深層学習する際に、ニューラルネットワークに入力し、前記ニューラルネットワークの深層学習を行うとともに、前記テンソル分解の方法を学習する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする学習プログラム。
IPC (1件)：
FI (1件)：
引用特許：
出願人引用 (1件)
審査官引用 (1件)
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セレン化13族ナノ粒子
公報種別：公表公報
出願番号：特願2015-521084
出願人：ナノコテクノロジーズリミテッド
引用文献：
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