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公開番号2025120367
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-08-15
出願番号2025096930,2022570890
出願日2025-06-10,2020-12-24
発明の名称情報処理システム、情報処理方法、及びコンピュータプログラム
出願人日本電気株式会社
代理人個人,個人,個人
主分類G06N 99/00 20190101AFI20250807BHJP(計算;計数)
要約【課題】モデルのパラメータを適切に調整する。
【解決手段】情報処理システムは、系列データに含まれる複数の要素を取得する取得手段と、複数の要素のうち少なくとも2つの連続する要素に基づいて、系列データが属するクラスの尤もらしさを示す尤度比を算出する算出手段と、尤度比に基づいて、分類候補である3個以上のクラスのうち少なくとも1つのクラスに前記系列データを分類する分類手段と、尤度比を用いて計算される損失関数の値が小さくなるように、尤度比を求めるためのモデルのパラメータを調整する学習手段とを備える。損失関数は、尤度比の分子と分母が互いに同じ尤度である場合を考慮せず、系列データが属する正解クラスが尤度比の分子にあり分母にない場合と、系列データが属する正解クラスが尤度比の分母にあり分子にない場合に当該損失関数の値が小さくなる。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
系列データに含まれる複数の要素を取得する取得手段と、
前記複数の要素のうち少なくとも２つの連続する要素に基づいて、前記系列データが属するクラスの尤もらしさを示す尤度比を算出する算出手段と、
前記尤度比に基づいて、分類候補である３個以上のクラスのうち少なくとも１つのクラスに前記系列データを分類する分類手段と、
前記尤度比を用いて計算される損失関数の値が小さくなるように、前記尤度比を求めるためのモデルのパラメータを調整する学習手段と
を備え、
前記損失関数は、前記尤度比の分子と分母が互いに同じ尤度である場合を考慮せず、前記系列データが属する正解クラスが前記尤度比の分子にあり分母にない場合と、前記系列データが属する正解クラスが前記尤度比の分母にあり分子にない場合に当該損失関数の値が小さくなる
ことを特徴とする情報処理システム。
続きを表示（約 1,500 文字）【請求項２】
前記学習手段が用いる損失関数は、前記系列データの分類候補であるＮ個（ただし、Ｎは３以上の自然数）のクラスのうち、一のクラスに属する尤もらしさを示す尤度を分母とし、他のクラスに属する尤もらしさを示す尤度を分子とするＮ×（Ｎ－１）パターンの前記尤度比の全部を考慮した損失関数であることを特徴とする請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項３】
前記学習手段が用いる損失関数は、前記系列データの分類候補であるＮ個（ただし、Ｎは3以上の自然数）のクラスのうち、一のクラスに属する尤もらしさを示す尤度を分母とし、他のクラスに属する尤もらしさを示す尤度を分子とするＮ×（Ｎ－１）パターンのうち一部の前記尤度比を考慮した損失関数であることを特徴とする請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項４】
前記学習手段が用いる損失関数は、前記Ｎ×（Ｎ－１）パターンのうち、前記正解クラスが分子にある尤度比を考慮した損失関数であることを特徴とする請求項３に記載の情報処理システム。
【請求項５】
前記損失関数は、前記尤度比に作用する非線形関数としてシグモイド関数を含んでいることを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の情報処理システム。
【請求項６】
前記尤度比は、前記系列データに含まれる２つの連続する要素に基づいて算出される個別尤度比を複数考慮して算出される統合尤度比であることを特徴とする請求項１から５のいずれか一項に記載の情報処理システム。
【請求項７】
前記取得手段は、系列データに含まれる複数の要素を逐次的に取得し、
前記算出手段は、新たに取得した要素に基づいて算出した前記個別尤度比と、過去に算出した前記統合尤度比とを用いて、新たな前記統合尤度比を算出する
ことを特徴とする請求項６に記載の情報処理システム。
【請求項８】
系列データに含まれる複数の要素を取得し、
前記複数の要素のうち少なくとも２つの連続する要素に基づいて、前記系列データが属するクラスの尤もらしさを示す尤度比を算出し、
前記尤度比に基づいて、分類候補である３個以上のクラスのうち少なくとも１つのクラスに前記系列データを分類し、
前記尤度比を用いて計算される損失関数の値が小さくなるように、前記尤度比を求めるためのモデルのパラメータを調整し、
前記損失関数は、前記尤度比の分子と分母が互いに同じ尤度である場合を考慮せず、前記系列データが属する正解クラスが前記尤度比の分子にあり分母にない場合と、前記系列データが属する正解クラスが前記尤度比の分母にあり分子にない場合に当該損失関数の値が小さくなる
ことを特徴とする情報処理方法。
【請求項９】
系列データに含まれる複数の要素を取得し、
前記複数の要素のうち少なくとも２つの連続する要素に基づいて、前記系列データが属するクラスの尤もらしさを示す尤度比を算出し、
前記尤度比に基づいて、分類候補である３個以上のクラスのうち少なくとも１つのクラスに前記系列データを分類し、
前記尤度比を用いて計算される損失関数の値が小さくなるように、前記尤度比を求めるためのモデルのパラメータを調整し、
前記損失関数は、前記尤度比の分子と分母が互いに同じ尤度である場合を考慮せず、前記系列データが属する正解クラスが前記尤度比の分子にあり分母にない場合と、前記系列データが属する正解クラスが前記尤度比の分母にあり分子にない場合に当該損失関数の値が小さくなる
ようにコンピュータを動作させることを特徴とするコンピュータプログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
この開示は、例えばクラス分類に関する情報を処理する情報処理システム、情報処理方法、及びコンピュータプログラムの技術分野に関する。
続きを表示（約 2,400 文字）【背景技術】
【０００２】
この種のシステムとして、尤度に関する学習処理を実行するものが知られている。例えば特許文献１では、尤度の判定に用いるサポートベクターマシンを学習することが開示されている。特許文献２では、尤度を利用する識別機の学習に、サポートベクターマシンやロジスティック回帰を用いてもよいことが開示されている。
【０００３】
その他の関連する技術として、例えば特許文献３では、画像に含まれる人物が登録人物か否かを判定する装置において、所定の認識条件及び優勢条件に基づいて画像ファイルに対するフォルダ分類処理を行う技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０１９－１３９６１８号公報
特開２０１７－１７４０５４号公報
特開２０１０－２５０７３０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
この開示は、上述した関連する技術を改善することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
この開示の情報処理システムの一の態様は、系列データに含まれる複数の要素を取得する取得手段と、前記複数の要素のうち少なくとも２つの連続する要素に基づいて、前記系列データが属するクラスの尤もらしさを示す尤度比を算出する算出手段と、前記尤度比に基づいて、分類候補である３個以上のクラスのうち少なくとも１つのクラスに前記系列データを分類する分類手段と、前記尤度比を用いて計算される損失関数の値が小さくなるように、前記尤度比を求めるためのモデルのパラメータを調整する学習手段とを備え、前記損失関数は、前記尤度比の分子と分母が互いに同じ尤度である場合を考慮せず、前記系列データが属する正解クラスが前記尤度比の分子にあり分母にない場合と、前記系列データが属する正解クラスが前記尤度比の分母にあり分子にない場合に当該損失関数の値が小さくなる。
【０００７】
この開示の情報処理方法の一の態様は、系列データに含まれる複数の要素を取得し、前記複数の要素のうち少なくとも２つの連続する要素に基づいて、前記系列データが属するクラスの尤もらしさを示す尤度比を算出し、前記尤度比に基づいて、分類候補である３個以上のクラスのうち少なくとも１つのクラスに前記系列データを分類し、前記尤度比を用いて計算される損失関数の値が小さくなるように、前記尤度比を求めるためのモデルのパラメータを調整し、前記損失関数は、前記尤度比の分子と分母が互いに同じ尤度である場合を考慮せず、前記系列データが属する正解クラスが前記尤度比の分子にあり分母にない場合と、前記系列データが属する正解クラスが前記尤度比の分母にあり分子にない場合に当該損失関数の値が小さくなる。
【０００８】
この開示のコンピュータプログラムの一の態様は、系列データに含まれる複数の要素を取得し、前記複数の要素のうち少なくとも２つの連続する要素に基づいて、前記系列データが属するクラスの尤もらしさを示す尤度比を算出し、前記尤度比に基づいて、分類候補である３個以上のクラスのうち少なくとも１つのクラスに前記系列データを分類し、前記尤度比を用いて計算される損失関数の値が小さくなるように、前記尤度比を求めるためのモデルのパラメータを調整し、前記損失関数は、前記尤度比の分子と分母が互いに同じ尤度である場合を考慮せず、前記系列データが属する正解クラスが前記尤度比の分子にあり分母にない場合と、前記系列データが属する正解クラスが前記尤度比の分母にあり分子にない場合に当該損失関数の値が小さくなるようにコンピュータを動作させる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
第１実施形態に係る情報処理システムのハードウェア構成を示すブロック図である。
第１実施形態に係る情報処理システムの機能的構成を示すブロック図である。
第１実施形態に係る情報処理システムにおける分類装置の動作の流れを示すフローチャートである。
第１実施形態に係る情報処理システムにおける学習部の動作の流れを示すフローチャートである。
第２実施形態に係る情報処理システムにおける学習部の動作の流れを示すフローチャートである。
第２実施形態に係る情報処理システムにおける学習部が考慮する尤度比の一例を示すマトリクス図である。
第３実施形態に係る情報処理システムにおける学習部の動作の流れを示すフローチャートである。
第４実施形態に係る情報処理システムにおける学習部の動作の流れを示すフローチャートである。
第４実施形態に係る情報処理システムにおける学習部が考慮する尤度比の一例を示すマトリクス図である。
第５実施形態に係る情報処理システムで用いられるシグモイド関数の一例を示すグラフである。
第６実施形態に係る情報処理システムで用いられるロジスティック関数の一例を示すグラフである。
第７実施形態に係る情報処理システムの機能的構成を示すブロック図である。
第７実施形態に係る情報処理システムにおける分類装置の動作の流れを示すフローチャートである。
第８実施形態に係る情報処理システムの機能的構成を示すブロック図である。
第８実施形態に係る情報処理システムにおける尤度比算出部の動作の流れを示すフローチャートである。
第９実施形態に係る情報処理システムにおける分類装置の動作の流れを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照しながら、情報処理システム、情報処理方法、及びコンピュータプログラムの実施形態について説明する。
（【００１１】以降は省略されています）

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