特許
J-GLOBAL ID：202303012123938430
モデル生成方法、モデル生成装置、推論プログラム、及び推論装置
発明者：
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出願人/特許権者：
代理人 (1件)：
弁理士法人秀和特許事務所
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2022-007218
公開番号（公開出願番号）：特開2023-106081
出願日： 2022年01月20日
公開日（公表日）： 2023年08月01日
要約：
【課題】グラフ構造を有するデータに対する推論処理の効率化を図る。
【解決手段】本発明の一側面に係るモデル生成装置は、前処理モジュール及びグラフ推論モジュールを備える推論モデルの機械学習を実施する。前処理モジュールは、特徴抽出器及び選抜モジュールを備える。特徴抽出器は、入力グラフに含まれる複数の集合それぞれに属する各要素の特徴量を算出する。選抜モジュールは、算出された各要素の特徴量に基づいて、各要素を始点に延びる1つ以上の枝を選抜し、算出された各要素の特徴量及び枝の選抜結果を示すグラフ情報を集合毎に生成する。グラフ推論モジュールは、微分可能に構成され、かつ生成された各集合のグラフ情報から入力グラフに対するタスクの解を推論する。
【選択図】図2
請求項（抜粋）：
コンピュータが、
複数の訓練グラフを取得するステップと、
取得された前記複数の訓練グラフを使用して、推論モデルの機械学習を実施するステップと、
を実行するモデル生成方法であって、
前記推論モデルは、前処理モジュール及びグラフ推論モジュールを備え、
前記前処理モジュールは、特徴抽出器及び選抜モジュールを備え、
前記特徴抽出器は、入力グラフに含まれる複数の集合それぞれに属する各要素の特徴量を算出するように構成され、
前記選抜モジュールは、
算出された前記各要素の特徴量に基づいて、前記各要素を始点に延びる1つ以上の枝を選抜し、かつ
算出された前記各要素の特徴量及び選抜された前記1つ以上の枝を示すグラフ情報を集合毎に生成するように構成され、
前記グラフ推論モジュールは、微分可能に構成され、かつ生成された前記各集合のグラフ情報から前記入力グラフに対するタスクの解を推論するように構成され、
前記機械学習は、前記各訓練グラフを前記入力グラフとして前記前処理モジュールに入力することで前記グラフ推論モジュールより得られる推論の結果が前記各訓練グラフに対する前記タスクの正解に適合するように前記推論モデルを訓練することにより構成される、
モデル生成方法。
IPC (1件)：
FI (1件)：
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