| 出願番号 |
特願2018-500181 |
| 出願日 |
2017/2/15 |
| 出願人 |
国立大学法人電気通信大学 |
| 公開番号 |
WO2017/141997 |
| 公開日 |
2017/8/24 |
| 登録番号 |
特許第6851634号 |
| 特許権者 |
国立大学法人電気通信大学 |
| 発明の名称 |
特徴量変換モジュール、パターン識別装置、パターン識別方法、およびプログラム |
| 技術分野 |
情報・通信、生活・文化 |
| 機能 |
機械・部品の製造、制御・ソフトウェア |
| 適用製品 |
多次元ベクトルの特徴量変換モジュール、パターン識別学習装置、パターン識別装置、光演算用データ生成装置、光記憶装置、パターン識別学習処理方法とパターン識別処理方法、光演算用データ生成方法およびパターン識別学習プログラム、記憶装置 |
| 目的 |
任意の学習データから光演算処理に適した学習モデルを円滑に作成し、光演算処理を用いて、超大規模データからの特定の画像照合に限定されず、任意の多次元パターンに関する識別を超高速に実現することを目的とする。 |
| 効果 |
超大規模データを学習データとして該学習データから光演算処理に適した学習モデルを円滑に作成し、超大規模データからの任意の多次元パターンに関する識別を超高速に実現することができる。また、識別の高速性および省エネルギー化により、光演算の効率を高めることができる。 |
技術概要
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本発明を適用した特徴量変換モジュール（特徴量変換手段）（５００）は、学習データ入力部（５１０）と、光演算制約条件を満たす第二の次元数を有する重みとバイアスとを因子にもつ式からなる関数より構成された学習モデルに、前記学習データ入力部に入力された学習データを入力し、前記第二の次元数を有する中間層を設定する中間層設定部（５２０）と、出力算出部（５３０）と、誤差算出部（５４０）と、判定部（５５０）と、重みバイアス変更部（５６０）と、学習モデル出力部（５７０）と、制御部（５８０）と、を備えている。 |
| イメージ図 |
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| 実施実績 |
【無】 |
| 許諾実績 |
【無】 |
| 特許権譲渡 |
【否】
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| 特許権実施許諾 |
【可】
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