特許
J-GLOBAL ID：202003019340445291

データ判定装置、方法、及びプログラム

発明者：
石井 良尚

石井 良尚 について


出願人/特許権者：
株式会社豊田中央研究所

株式会社豊田中央研究所 について


代理人 (1件)： 特許業務法人YKI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2018-159026
公開番号（公開出願番号）：特開2020-035042
出願日： 2018年08月28日
公開日（公表日）： 2020年03月05日
要約：
【課題】自己符号化器に対して学習を行う際、標本データの母集団に統計的な偏りが生じる場合であっても、学習速度及び判定精度の低下を抑制可能なデータ判定装置、方法及びプログラムを提供する。【解決手段】データ判定装置は、制御部22において、再構成誤差をデータ母集団D4の標本データ毎に求め、標本データ毎の再構成誤差を用いてデータ母集団に対する学習誤差LEを算出する学習誤差算出部62と、算出された学習誤差が小さくなるように学習パラメータ群34を更新するパラメータ更新部64を備える。学習誤差算出部は、データ母集団に応じて定められた標本データ毎の乗数を用いて再構成誤差に重み付けして学習誤差を算出する。【選択図】図3
請求項（抜粋）：
複数の変数からなる多変量データを取得してデータ母集団を形成するデータ取得部と、 多変量データの入力に対して、学習パラメータ群により定められる次元圧縮処理及び次元復元処理を順次実行することで、入力の次元数に等しい多変量データを出力する自己符号化器と、 前記自己符号化器における多変量データの入出力差の大きさを示す再構成誤差を前記データ母集団の標本データ毎に求め、標本データ毎の前記再構成誤差を用いて前記データ母集団に対する学習誤差を算出する学習誤差算出部と、 前記学習誤差算出部により算出された前記学習誤差が小さくなるように前記学習パラメータ群を更新するパラメータ更新部と、 を備え、 前記学習誤差算出部は、前記データ母集団に応じて定められた標本データ毎の乗数を用いて前記再構成誤差に重み付けして前記学習誤差を算出することを特徴とするデータ判定装置。
IPC (1件)：
G06N 20/00
FI (2件)：
G06N99/00 153 ,  G06N99/00 156
引用特許：
出願人引用 (4件)
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審査官引用 (4件)
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引用文献：
出願人引用 (1件) 審査官引用 (1件)

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