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学習装置、学習方法及び学習装置用プログラム、並びに、情報出力装置、情報出力方法及び情報出力用プログラム

国内特許コード P210017479
整理番号 (S2018-0315-N0)
掲載日 2021年3月15日
出願番号 特願2019-569559
出願日 平成31年1月31日(2019.1.31)
国際出願番号 JP2019003420
国際公開番号 WO2019151411
国際出願日 平成31年1月31日(2019.1.31)
国際公開日 令和元年8月8日(2019.8.8)
優先権データ
  • 特願2018-017044 (2018.2.2) JP
発明者
  • 長谷山 美紀
  • 小川 貴弘
出願人
  • 国立大学法人北海道大学
発明の名称 学習装置、学習方法及び学習装置用プログラム、並びに、情報出力装置、情報出力方法及び情報出力用プログラム
発明の概要 入力情報に対応した学習パターンの生成のために必要な学習用データの量を低減しつつ、入力情報に対応した有意な出力情報を精度よく出力させるための学習パターン情報を生成することが可能な学習装置を提供する。
画像データGDに対応した有意な出力を得るための学習パターンデータPDであって、画像データGDを用いた深層学習処理の結果に対応する学習パターンデータPDを生成する場合に、画像データGDに対応する外部データBDを外部から取得し、画像データGDの特徴を示す画像特徴データGCと、外部データBDの特徴を示す外部特徴データBCと、の間の相関に基づいて画像特徴データGCを変換し、変換画像特徴データMCを生成する。その後、生成された変換画像特徴データMCを用いて深層学習処理を実行し、学習パターンデータPDを生成する。
従来技術、競合技術の概要

近年、機械学習、特に深層学習に関する研究が活発に行われている。このような研究を開示した先行技術文献としては、例えば下記非特許文献1及び下記非特許文献2が挙げられる。これらの研究では、極めて高精度な認識や分類が可能である。

産業上の利用分野

本発明は、学習装置、学習方法及び当該学習装置用のプログラム、並びに、情報出力装置、情報出力方法及び当該情報出力装置用のプログラムの技術分野に属する。より詳細には、画像情報等の入力情報に対応した有意な出力情報を出力するための学習パターン情報を生成する学習装置、学習方法及び当該学習装置用のプログラム、並びに、当該生成された学習パターン情報を用いて出力情報を出力する情報出力装置、情報出力方法及び情報出力用プログラムの技術分野に属する。

特許請求の範囲 【請求項1】
入力情報に対応した有意な出力情報を当該入力情報に基づいて出力するための学習パターン情報であって、前記入力情報を用いた深層学習処理の結果に対応する学習パターン情報を生成する学習装置において、
前記入力情報に対応する外部情報を外部から取得する外部情報取得手段と、
前記入力情報の特徴を示す入力特徴情報と、前記取得された外部情報の特徴を示す外部特徴情報と、の間の相関に基づいて前記入力特徴情報を変換し、変換入力特徴情報を生成する変換手段と、
前記生成された変換入力特徴情報を用いて前記深層学習処理を実行し、前記学習パターン情報を生成する深層学習手段と、
を備えることを特徴とする学習装置。

【請求項2】
請求項1に記載の学習装置において、
前記外部情報は、前記生成された学習パターン情報を用いた前記出力情報の生成に関わる人の当該生成に関わる活動に起因して電気的に生成される外部情報であることを特徴とする学習装置。

【請求項3】
請求項2に記載の学習装置において、
前記外部情報は、前記活動により生じた前記人の脳活動に対応した脳活動情報、又は、前記活動に含まれる前記人の視認行動に対応した視認情報の少なくともいずれか一方を含むことを特徴とする学習装置。

【請求項4】
請求項1から請求項3のいずれか一項に記載の学習装置において、
前記相関は、前記入力特徴情報と、前記外部特徴情報と、の間の正準相関分析処理の結果たる相関であり、
前記変換手段は、当該結果に基づいて前記入力特徴情報を変換して前記変換入力特徴情報を生成することを特徴とする学習装置。

【請求項5】
請求項1から請求項4のいずれか一項に記載の学習装置により生成された前記学習パターン情報を用いて前記出力情報を出力する情報出力装置であって、
前記生成された学習パターン情報を記憶する記憶手段と、
前記入力情報を取得する取得手段と、
前記取得された入力情報と、前記記憶されている学習パターン情報と、に基づいて、当該入力情報に対応した前記出力情報を出力する出力手段と、
を備えることを特徴とする情報出力装置。

【請求項6】
入力情報に対応した有意な出力情報を当該入力情報に基づいて出力するための学習パターン情報であり、且つ、前記入力情報を用いた深層学習処理の結果に対応する学習パターン情報を生成する学習装置であって、外部情報取得手段と、変換手段と、深層学習手段と、を備える学習装置において実行される学習方法であって、
前記入力情報に対応する外部情報を前記外部情報取得手段により外部から取得する外部情報取得工程と、
前記入力情報の特徴を示す入力特徴情報と、前記取得された外部情報の特徴を示す外部特徴情報と、の間の相関に基づいて前記変換手段により前記入力特徴情報を変換し、変換入力特徴情報を生成する変換工程と、
前記生成された変換入力特徴情報を用いて前記深層学習手段により前記深層学習処理を実行し、前記学習パターン情報を生成する深層学習工程と、
を含むことを特徴とする学習方法。

【請求項7】
入力情報に対応した有意な出力情報を当該入力情報に基づいて出力するための学習パターン情報であって、前記入力情報を用いた深層学習処理の結果に対応する学習パターン情報を生成する学習装置に含まれるコンピュータを、
前記入力情報に対応する外部情報を外部から取得する外部情報取得手段、
前記入力情報の特徴を示す入力特徴情報と、前記取得された外部情報の特徴を示す外部特徴情報と、の間の相関に基づいて前記入力特徴情報を変換し、変換入力特徴情報を生成する変換手段、及び、
前記生成された変換入力特徴情報を用いて前記深層学習処理を実行し、前記学習パターン情報を生成する深層学習手段、
として機能させることを特徴とする学習装置用プログラム。

【請求項8】
請求項1から請求項4のいずれか一項に記載の学習装置により生成された前記学習パターン情報を用いて前記出力情報を出力する情報出力装置であって、前記生成された学習パターン情報を記憶する記憶手段と、取得手段と、出力手段と、を備える情報出力装置において実行される情報出力方法であって、
前記入力情報を前記取得手段により取得する取得工程と、
前記取得された入力情報と、前記記憶されている学習パターン情報と、に基づいて、当該入力情報に対応した前記出力情報を前記出力手段により出力する出力工程と、
を含むことを特徴とする情報出力方法。

【請求項9】
請求項1から請求項4のいずれか一項に記載の学習装置により生成された前記学習パターン情報を用いて前記出力情報を出力する情報出力装置に含まれるコンピュータを、
前記生成された学習パターン情報を記憶する記憶手段、
前記入力情報を取得する取得手段、及び、
前記取得された入力情報と、前記記憶されている学習パターン情報と、に基づいて、当該入力情報に対応した前記出力情報を出力する出力手段、
として機能させることを特徴とする情報出力用プログラム。
国際特許分類(IPC)
画像

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JP2019569559thum.jpg
出願権利状態 公開
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