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J-GLOBAL ID：201803016049475577
情報推定装置及び情報推定方法
Inventor：
Applicant, Patent owner：
Agent (1)：
二瓶 正敬
Gazette classification：公開公報
Application number (International application number)：2016252813
Publication number (International publication number)：2018106463
Application date： Dec. 27, 2016
Publication date： Jul. 05, 2018
Summary：
【課題】ニューラルネットワークを使った推定装置において、その推定結果に対する信頼区間である分散値を安定した状態で、かつ高速に計算する。【解決手段】入力データの一部を欠損させるドロップアウト層と、重みの計算を行うFC層との組み合わせからなる一体化層を持つよう構成されたニューラルネットワークにおいて、一体型層へ多変量分布からなるデータが入力されると、データ解析部30は、入力データの各ベクトル要素と重みとの積からなる項の数値分布に基づいて、一体化層からの出力データの各ベクトル要素のデータタイプを判断する。推定信頼区間計算部20は、そのデータタイプに対応付けられている近似計算方法を適用して、一体化層への入力データに基づいて、一体化層からの出力データの各ベクトル要素の分散値を解析的に計算する。【選択図】図2
Claim (excerpt)：
入力データの一部を欠損させるドロップアウト層と、重みの計算を行うFC層との組み合わせからなる一体化層を持つよう構成されたニューラルネットワークを用いて推定処理を行う情報推定装置であって、
多変量分布からなる前記一体化層への入力データの各ベクトル要素と前記重みとの積からなる項の数値分布に基づいて、多変量分布からなる前記一体化層からの出力データの各ベクトル要素のデータタイプを判断するデータ解析部と、
前記データ解析部で判断された前記データタイプに対応付けられている近似計算方法を前記一体化層における計算に適用し、前記一体化層への入力データに基づいて、前記一体化層からの出力データの各ベクトル要素の分散値を解析的に計算する推定信頼区間計算部とを、
有する情報推定装置。
IPC (2)：
FI (2)：
F-Term (1)：
Article cited by the Patent：
Cited by applicant (2)
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Dropout as a Bayesian Approximation: Representing Model Uncertainty in Deep Learning
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[実践]深層学習 深層畳み込みニューラルネットワークによる一般物体認識
Cited by examiner (2)
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Dropout as a Bayesian Approximation: Representing Model Uncertainty in Deep Learning
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[実践]深層学習 深層畳み込みニューラルネットワークによる一般物体認識
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