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公開番号2025166664
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-11-06
出願番号2024070840
出願日2024-04-24
発明の名称情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム
出願人日本電気株式会社
代理人個人
主分類G06N 20/20 20190101AFI20251029BHJP(計算;計数)
要約【課題】複数のモデルを参照した最適化手法において、予測結果を好適に導出する技術を実現する。
【解決手段】情報処理装置は、推論用データと当該推論用データの種別に関する情報とを取得する第1の取得部と、前記種別に関する情報を参照して、前記推論用データに類似するデータである類似データを特定し、当該類似データに関連付けられた比パラメータを取得する第2の取得部と、前記推論用データに、複数の対象モデルの各々についての回帰係数を適用すると共に、前記類似データに関連付けられた前記比パラメータを、前記複数の対象モデルの比を規定する比パラメータとして適用することによって予測結果を導出する予測部と、前記予測部による予測結果を出力する出力手段とを備えている。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
推論用データと当該推論用データの種別に関する情報とを取得する第１の取得手段と、
前記種別に関する情報を参照して、前記推論用データに類似するデータである類似データを特定し、当該類似データに関連付けられた比パラメータを取得する第２の取得手段と、
前記推論用データに、
複数の対象モデルの各々についての回帰係数を適用すると共に、
前記類似データに関連付けられた前記比パラメータを、前記複数の対象モデルの比を規定する比パラメータとして適用する
ことによって予測結果を導出する予測手段と、
前記予測手段による予測結果を出力する出力手段と
を備えている情報処理装置。
続きを表示（約 1,700 文字）【請求項２】
前記第２の取得手段が、前記類似データが存在しないと判定した場合に、前記出力手段は、前記推論用データに対する予測結果が導出できない旨の情報を出力する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記第２の取得手段による取得処理には、
複数の候補データの各々の種別に関する情報と、前記推論用データの種別に関する情報とから類似度を算出する処理と、
前記類似度を少なくとも参照して、前記複数の候補データから前記類似データを選択する処理と
が含まれている
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記第２の取得手段による取得処理には、
複数の候補データの各々に含まれる特徴量データと、前記推論用データに含まれる特徴量データとの差分を算出する処理
が含まれており、
前記類似データを選択する処理は、
前記差分を更に参照して、前記類似データを選択する
請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記出力手段は、前記複数の対象モデルのうち少なくとも２つの対象モデルについての前記回帰係数によって規定されるグラフを、互いに識別可能に表示する
請求項１から４の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記回帰係数及び前記比パラメータは、
比パラメータと前記類似データとを参照して、複数の対象モデルの各々についての回帰係数を計算する回帰係数計算処理、及び
前記類似データ、及び前記回帰係数を参照して、前記比パラメータを計算する比パラメータ計算処理
を含む学習処理によって学習された回帰係数及び比パラメータである
請求項１から４の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記回帰係数及び前記比パラメータに関する前記学習処理は、
前記類似データ、前記比パラメータ、前記回帰係数、及び、隠れ変数の事前分布に関する情報を参照して、前記隠れ変数の事前分布の共分散パラメータと、前記隠れ変数の事後分布の共分散行列とを計算する共分散計算処理
を更に含み、
前記比パラメータ計算処理は、
前記隠れ変数の事後分布の共分散行列を更に参照して、前記比パラメータを計算する
請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
対象データ、複数の対象モデルのモデル数、及び、前記対象データの種別に関する情報を取得する取得手段と、
前記複数の対象モデルの比を規定する比パラメータと前記対象データとを参照して、前記複数の対象モデルの各々についての回帰係数を計算する回帰係数計算手段と、
前記対象データ、及び前記回帰係数を参照して、前記比パラメータを計算する比パラメータ計算手段と、
前記回帰係数計算手段が計算した前記回帰係数、及び前記比パラメータ計算手段が計算した前記比パラメータを、前記種別に関する情報に関連付けて記憶する記憶手段と
を備えている情報処理装置。
【請求項９】
推論用データと当該推論用データの種別に関する情報とを取得することと、
前記種別に関する情報を参照して、前記推論用データに類似するデータである類似データを特定し、当該類似データに関連付けられた比パラメータを取得すること、
前記推論用データに、
複数の対象モデルの各々についての回帰係数を適用すると共に、
前記類似データに関連付けられた前記比パラメータを、前記複数の対象モデルの比を規定する比パラメータとして適用する
ことによって予測結果を導出することと、
前記予測結果を出力することと
を含んでいる情報処理方法。
【請求項１０】
請求項１に記載の情報処理装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、前記第１の取得手段、前記第２の取得手段、前記予測手段、及び前記出力手段としてコンピュータを機能させるためのプログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムに関する。
続きを表示（約 1,700 文字）【背景技術】
【０００２】
複数のモデルを用いた最適化手法又は制御手法が知られている。一例として、特許文献１には、施設ごとのローカルモデルを学習し、モデル間の差が小さくなるようにローカルモデルを学習する連合学習システムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２３－１８２３８０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
一方、連合学習以外にも、複数のモデルの結果を参照した最適化手法又は制御手法として、複数のモデルの重み付き和で表される線形パラメータ変動（LPV: Linear Parameter-Varying）モデルが知られている。このような複数のモデルを参照した手法では、予測結果を好適に導出することが望まれている。
【０００５】
本開示は、上記の問題に鑑みてなされたものであり、その一例示的目的は、複数のモデルを参照した最適化手法において、予測結果を好適に導出することのできる技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示の一例示的側面に係る情報処理装置は、推論用データと当該推論用データの種別に関する情報とを取得する第１の取得手段と、前記種別に関する情報を参照して、前記推論用データに類似するデータである類似データを特定し、当該類似データに関連付けられた比パラメータを取得する第２の取得手段と、前記推論用データに、複数の対象モデルの各々についての回帰係数を適用すると共に、前記類似データに関連付けられた前記比パラメータを、前記複数の対象モデルの比を規定する比パラメータとして適用することによって予測結果を導出する予測手段と、前記予測手段による予測結果を出力する出力手段とを備えている。
【０００７】
本開示の一例示的側面に係る情報処理装置は、対象データ、複数の対象モデルのモデル数、及び、前記対象データの種別に関する情報を取得する取得手段と、前記複数の対象モデルの比を規定する比パラメータと前記対象データとを参照して、前記複数の対象モデルの各々についての回帰係数を計算する回帰係数計算手段と、前記対象データ、及び前記回帰係数を参照して、前記比パラメータを計算する比パラメータ計算手段と、前記回帰係数計算手段が計算した前記回帰係数、及び前記比パラメータ計算手段が計算した前記比パラメータを、前記種別に関する情報に関連付けて記憶する記憶手段とを備えている。
【０００８】
本開示の一例示的側面に係る情報処理方法は、推論用データと当該推論用データの種別に関する情報とを取得することと、前記種別に関する情報を参照して、前記推論用データに類似するデータである類似データを特定し、当該類似データに関連付けられた比パラメータを取得すること、前記推論用データに、複数の対象モデルの各々についての回帰係数を適用すると共に、前記類似データに関連付けられた前記比パラメータを、前記複数の対象モデルの比を規定する比パラメータとして適用することによって予測結果を導出することと、前記予測結果を出力することとを含んでいる。
【０００９】
本開示の一例示的側面に係る情報処理方法は、対象データ、複数の対象モデルのモデル数、及び、前記対象データの種別に関する情報を取得することと、前記複数の対象モデルの比を規定する比パラメータと前記対象データとを参照して、前記複数の対象モデルの各々についての回帰係数を計算することと、前記対象データ、及び前記回帰係数を参照して、前記比パラメータを計算すること、前記回帰係数、及び前記比パラメータを、前記種別に関する情報に関連付けて記憶することとを含んでいる。
【００１０】
本発明の各態様に係る情報処理装置は、コンピュータによって実現してもよく、この場合には、コンピュータを前記情報処理装置が備える各部（ソフトウェア要素）として動作させることにより前記情報処理装置をコンピュータにて実現させるプログラムも、本発明の範疇に入る。
【発明の効果】
（【００１１】以降は省略されています）

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