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J-GLOBAL ID：201703013113830142
解析装置、方法、及びプログラム
Inventor：
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Applicant, Patent owner：
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Agent (1)：
特許業務法人太陽国際特許事務所
Gazette classification：公開公報
Application number (International application number)：2016036106
Publication number (International publication number)：2017151904
Application date： Feb. 26, 2016
Publication date： Aug. 31, 2017
Summary：
【課題】グループ構造を持つデータを精度よく解析する。【解決手段】パラメータ推定部30が、訓練データと、誤差項lの勾配∇lと、R個の正則化項Ωrの各々を最小化する関数∇Ωrとに基づいて、訓練データのデータ点の各々についての誤差項lと、R個の正則化項Ωrと、各グループに対し、前記パラメータβにおける、グループに所属する次元間の要素の値の差を用いて表される高階結合正則化項とを含む損失関数を最小化するように、パラメータβを推定し、予測部40が、パラメータβに基づいて、テストデータに対する実数スカラー値yを予測する。【選択図】図1
Claim (excerpt)：
観測データxに対する実数スカラー値yを予測する解析装置であって、
観測データxと実数スカラー値yとの組み合わせからなるデータ点の集合である訓練データと、観測データxからなるテストデータと、観測データxに対する実数スカラー値yを予測するためのd次元のベクトルであるパラメータβの各次元の、各グループへの所属度を表すパラメータ構造データと、前記パラメータβを推定するための損失関数における前記訓練データの前記データ点の各々についての誤差項lの勾配∇lと、前記損失関数におけるR個の正則化項Ωrの各々を最小化する関数∇Ωrとを受け付けるデータ入力部と、
前記訓練データと、前記誤差項lの勾配∇lと、前記R個の正則化項Ωrの各々を最小化する関数∇Ωrとに基づいて、前記訓練データの前記データ点の各々についての前記誤差項lと、前記R個の正則化項Ωrと、各グループに対し、前記パラメータβにおける、前記グループに所属する次元間の要素の値の差を用いて表される高階結合正則化項とを含む前記損失関数を最小化するように、前記パラメータβを推定するパラメータ推定部と、
前記パラメータ推定部によって推定された前記パラメータβに基づいて、前記テストデータに対する実数スカラー値yを予測する予測部と、
を含む解析装置。
IPC (2)：
FI (2)：
G06N99/00 153
, G06T7/00 350Z
5L096AA06
, 5L096HA09
, 5L096KA04
