学習モデル構築装置、学習モデル構築方法及びコンピュータプログラム
- 開放特許情報番号
- L2021001990
- 開放特許情報登録日
- 2022/1/5
- 最新更新日
- 2023/12/19
基本情報
| 出願番号 | 特願2019-220445 |
|---|---|
| 出願日 | 2019/12/5 |
| 出願人 | 学校法人明治大学 |
| 公開番号 | |
| 公開日 | 2021/6/10 |
| 登録番号 | |
| 特許権者 | 学校法人明治大学 |
| 発明の名称 | 学習モデル構築装置、学習モデル構築方法及びコンピュータプログラム |
| 技術分野 | 情報・通信 |
| 機能 | 機械・部品の製造 |
| 適用製品 | 学習モデル構築装置、学習モデル構築方法及びコンピュータプログラム |
| 目的 | プロダクションシステムよりも予測の精度が高い数理モデルを生成する技術の提供。 |
| 効果 | プロダクションシステムよりも予測の精度が高い数理モデルを生成することが可能となる。 |
技術概要![]() |
機械学習の手法によって学習するニューラルネットワークへ変換される対象であるプロダクションシステムに入力される構築用入力データと、構築用入力データが入力された場合にプロダクションシステムにおいて発火するルールを示す情報とを示す第1訓練情報を取得する第1訓練情報取得部と、
構築用入力データが入力された場合にプロダクションシステムにおいて発火するルールを示す情報と、構築用入力データが入力された場合のプロダクションシステムの出力であるプロダクション出力とを示す第2訓練情報を取得する第2訓練情報取得部と、 第1のニューラルネットワークである第1層学習部と、 第2のニューラルネットワークである第2層学習部と、 第1層学習部によって得られる学習済みモデルである第1学習済みモデルの出力が第2層学習部によって得られる学習済みモデルである第2学習済みモデルに入力される学習済みモデルである第3学習済みモデルを第1のニューラルネットワークと第2のニューラルネットワークとを用いて表現するように第1のニューラルネットワークと第2のニューラルネットワークとを接続するスタッキング部と、 を備える学習モデル構築装置。 |
| 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
| 登録者名称 | |
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その他の情報
| 関連特許 |
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