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公開番号2025136471
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-09-19
出願番号2024035076
出願日2024-03-07
発明の名称学習装置
出願人中部電力株式会社
代理人個人,個人
主分類G06N 20/00 20190101AFI20250911BHJP(計算;計数)
要約【課題】データセットを用意する場合と比較して、入力変数の値の最新の値によって写像データを迅速に更新できるようにした学習装置を提供する。
【解決手段】PU12は、波高計20によって計測される波高値の時系列データを回帰モデルに入力することによって、波力発電所による所定期間後の発電量の予測値を算出する。PU12は所定期間後に取得した発電量と上記予測値との差を低減するように回帰モデルを規定する写像データ14bを更新する。PU12は、波高値の時系列データを取得する都度、データセットを用意することなく、写像データ14bを更新する上記処理を繰り返す。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
記憶装置、および実行装置を備え、
前記記憶装置には、写像データが記憶されており、
前記写像データは、入力変数の値の入力に応じて出力変数の値を出力する写像を規定するためのデータであり、
前記入力変数の値は、時間の経過とともに新たに出現する値を含み、
前記出力変数は、前記写像による推論の結果を示す変数であり、
前記実行装置は、取得処理、および更新処理を実行するように構成され、
前記取得処理は、前記入力変数の値と、前記出力変数に関する目標値と、を取得する処理であり、
前記更新処理は、前記入力変数の値を前記写像に入力した際の前記出力変数の値の前記目標値に対する誤差を低減するように前記写像データを更新する処理であって且つ、前記取得処理によって新たな前記入力変数の値および前記目標値が取得されることをトリガとして、前記入力変数の値および前記目標値をデータセットとすることなく、繰り返し実行される処理である学習装置。
続きを表示（約 880 文字）【請求項２】
前記更新処理のために前記写像に一度入力された前記入力変数の値を前記写像データの更新に用いる訓練データから外すように構成されている請求項１記載の学習装置。
【請求項３】
前記実行装置は、提供処理を実行するように構成され、
前記提供処理は、前記誤差が所定以下となった履歴を有する場合に実行される処理であって、前記出力変数の値に応じて前記写像による推論結果を外部に提供する処理である請求項１記載の学習装置。
【請求項４】
前記更新処理は、前記提供処理に利用された前記出力変数の値の前記誤差を低減すべく、前記提供処理に利用された前記出力変数の値を用いて、該出力変数の値の算出に利用された前記写像データを更新する処理を含む請求項３記載の学習装置。
【請求項５】
環境情報取得処理を実行するように構成され、
前記環境情報取得処理は、環境情報を取得する処理であり、
前記更新処理は、前記環境情報取得処理によって取得された前記環境情報に応じて学習率を変更する処理を含む請求項１記載の学習装置。
【請求項６】
環境履歴記憶処理を実行するように構成され、
前記環境履歴記憶処理は、前記環境情報取得処理によって取得された環境情報の履歴を記憶する処理であり、
前記更新処理は、前記環境情報取得処理によって取得された前記環境情報が前記記憶されている前記環境情報から所定以上乖離する場合、学習率を変更する処理を含む請求項５記載の学習装置。
【請求項７】
前記更新処理は、前記目標値に対する前記提供処理に利用された前記出力変数の値の前記誤差が大きい場合の学習率を前記誤差が小さい場合の学習率以上とする条件で、前記誤差に応じて前記学習率を変更する処理を含む請求項４記載の学習装置。
【請求項８】
前記目標値に対する前記提供処理に利用された前記出力変数の値の前記誤差が所定値以下である場合、前記更新処理を実行しない請求項３記載の学習装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、学習装置に関する。
続きを表示（約 1,700 文字）【背景技術】
【０００２】
たとえば下記非特許文献１に記載されているように、機械学習では、データセットを、訓練集合、検証用集合、およびテスト集合に分割して利用しつつ学習を行う。訓練集合は、たとえばパラメトリックモデルの学習の場合、パラメータの更新に用いられる。訓練集合を用いたパラメータの更新は、バッチ処理、ミニバッチ処理、オンライン学習のいずれかによって行われる。また、限られたデータセットのデータ量において訓練集合を十分な量とすべく、交差検証が用いられることもある。
【０００３】
上記データセットを用いて学習を実行した学習済みモデルを用いて予測等を実行し続ける場合、状況の変化に起因して予測精度が低下するおそれがある。
そこで従来、たとえば下記特許文献１に見られるように、所定の更新タイミングにおいて新たなデータセットを用いて学習済みモデルを再学習することも提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０２３－１１８３５５号公報
【非特許文献】
【０００５】
Ｃ．Ｍ．ビショップ著、「パターン認識と機械学習」丸善出版、平成２４年1月２０日、ｐ．３１～３３
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、上記のようにデータセットを用いて学習を行う場合には、学習済みモデルを生成したり更新したりする要求が生じる都度、初めにデータセットを用意する必要がある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
以下、上記課題を解決するための手段およびその作用効果について記載する。
１．記憶装置、および実行装置を備え、前記記憶装置には、写像データが記憶されており、前記写像データは、入力変数の値の入力に応じて出力変数の値を出力する写像を規定するためのデータであり、前記入力変数の値は、時間の経過とともに新たに出現する値を含み、前記出力変数は、前記写像による推論の結果を示す変数であり、前記実行装置は、取得処理、および更新処理を実行するように構成され、前記取得処理は、前記入力変数の値と、前記出力変数に関する目標値と、を取得する処理であり、前記更新処理は、前記入力変数の値を前記写像に入力した際の前記出力変数の値の前記目標値に対する誤差を低減するように前記写像データを更新する処理であって且つ、前記取得処理によって新たな前記入力変数の値および前記目標値が取得されることをトリガとして、前記入力変数の値および前記目標値をデータセットとすることなく、繰り返し実行される処理である学習装置。
【０００８】
上記入力変数の値が時間の経過とともに更新されることから、更新処理の実行のトリガは、時間の経過に伴って繰り返し生じる。そのため、上記構成では、入力変数の値が新たに取得される都度、更新処理が繰り返し実行される。そのため、データセットを用意する場合と比較して、入力変数の値の最新の値によって写像データを迅速に更新できる。
【０００９】
２．前記更新処理のために前記写像に一度入力された前記入力変数の値を前記写像データの更新に用いる訓練データから外すように構成されている上記１記載の学習装置。
従来、入力変数の値および目標値の集合からなるデータセットが、訓練集合、検証集合、テスト集合に分割された後、訓練集合を繰り返し用いて写像データが更新されていた。すなわち、一度、出力変数の算出に利用された入力変数の値が繰り返し出力変数の値の算出に利用されていた。その場合、学習にかかる演算負荷が大きくなったり、学習にかかる時間が長くなったりする。
【００１０】
これに対し、上記構成では、写像に一度入力された入力変数の値が訓練データから外される。そのため、学習にかかる演算負荷を軽減することができて且つ学習にかかる時間を短縮できる。そのため、上記構成は、時間の経過とともに入力変数の値が逐次更新される状況において特に好適である。
（【００１１】以降は省略されています）

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