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J-GLOBAL ID：201303026943510676

機械学習システムおよび機械学習方法

Inventor： 保田 俊行 ,  大倉 和博
Applicant, Patent owner： 国立大学法人広島大学
Agent (1)： 特許業務法人前田特許事務所
Gazette classification：公開公報
Application number (International application number)：2012071205
Publication number (International publication number)：2013205890
Application date： Mar. 27, 2012
Publication date： Oct. 07, 2013
Summary：

【課題】パラメトリック表現された状態空間とノンパラメトリック表現された状態空間とを適応的に選択する。【解決手段】機械学習システム(1)は、入力および当該入力に対する出力に対して与えられる報酬または罰に基づいて強化学習を行って、パラメトリック表現されたクラス集合を生成する知識獲得手段(12)と、パラメトリック表現されたクラス集合の生成に使用された学習済み入力に基づいて、ノンパラメトリック表現されたクラス集合を生成する知識再構成手段(14)と、未知の入力がノンパラメトリック表現されたどのクラスに属するかクラス判別を行って当該判別結果に応じた出力をする知識利用手段(16)とを備えている。知識再構成手段(14)は、学習済み入力の個数が所定数よりも多く、かつ、パラメトリック表現された各クラスの分散が所定値よりも小さいとき、ノンパラメトリック表現されたクラス集合を生成する。【選択図】図1

Claim (excerpt)：

入力が状態空間におけるどのクラスに属するかクラス判別を行って当該判別結果に応じた出力をし、入出力を繰り返すことで環境に適応した知識を獲得する機械学習システムであって、 入力および当該入力に対する出力に対して与えられる報酬または罰に基づいて強化学習を行って、パラメトリック表現されたクラス集合を生成する知識獲得手段と、 前記パラメトリック表現されたクラス集合の生成に使用された学習済み入力に基づいて、ノンパラメトリック表現されたクラス集合を生成する知識再構成手段と、 未知の入力が前記ノンパラメトリック表現されたどのクラスに属するかクラス判別を行って当該判別結果に応じた出力をする知識利用手段とを備え、 前記知識再構成手段は、前記学習済み入力の個数が所定数よりも多く、かつ、前記パラメトリック表現された各クラスの分散が所定値よりも小さいとき、前記ノンパラメトリック表現されたクラス集合を生成する ことを特徴とする機械学習システム。

IPC (3)：

G06N 3/00 ,  G06N 5/04 ,  G06F 17/30

FI (3)：

G06N3/00 560A ,  G06N5/04 550J ,  G06F17/30 210D