機械学習システムおよび機械学習方法

開放特許情報番号
L2013001261
開放特許情報登録日
2013/6/26
最新更新日
2016/6/21

基本情報

出願番号 特願2012-071205
出願日 2012/3/27
出願人 国立大学法人広島大学
公開番号 特開2013-205890
公開日 2013/10/7
登録番号 特許第5916466号
特許権者 国立大学法人広島大学
発明の名称 機械学習システムおよび機械学習方法
技術分野 情報・通信
機能 機械・部品の製造、検査・検出
適用製品 機械学習
目的 パラメトリック表現された状態空間とノンパラメトリック表現された状態空間とを適応的に選択する。
効果 機械学習システムにおいて、パラメトリック表現された状態空間とノンパラメトリック表現された状態空間とが適応的に選択され、機械学習システムの頑健性が向上する。これにより、機械学習システムが環境変化にも柔軟に対応することができるようになる。
頑健性に優れ、環境変化にも対応可能であるため、マルチロボットシステムなどに有用である。また、ロボットに限らず、パターン認識における強化学習にも有用である。
技術概要
機械学習システム(1)は、入力および当該入力に対する出力に対して与えられる報酬または罰に基づいて強化学習を行って、パラメトリック表現されたクラス集合を生成する知識獲得手段(12)と、パラメトリック表現されたクラス集合の生成に使用された学習済み入力に基づいて、ノンパラメトリック表現されたクラス集合を生成する知識再構成手段(14)と、未知の入力がノンパラメトリック表現されたどのクラスに属するかクラス判別を行って当該判別結果に応じた出力をする知識利用手段(16)とを備えている。知識再構成手段(14)は、学習済み入力の個数が所定数よりも多く、かつ、パラメトリック表現された各クラスの分散が所定値よりも小さいとき、ノンパラメトリック表現されたクラス集合を生成する。
実施実績 【無】   
許諾実績 【無】   
特許権譲渡 【否】
特許権実施許諾 【可】

登録者情報

その他の情報

関連特許
国内 【無】
国外 【無】   
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