学習装置、情報分類装置、及びプログラム
- 開放特許情報番号
- L2024002043
- 開放特許情報登録日
- 2024/11/12
- 最新更新日
- 2024/11/12
基本情報
| 出願番号 | 特願2020-137150 |
|---|---|
| 出願日 | 2020/8/14 |
| 出願人 | 日本放送協会 |
| 公開番号 | |
| 公開日 | 2022/2/25 |
| 登録番号 | |
| 特許権者 | 日本放送協会 |
| 発明の名称 | 学習装置、情報分類装置、及びプログラム |
| 技術分野 | 情報・通信 |
| 機能 | 制御・ソフトウェア |
| 適用製品 | 画像とテキスト等複数の表現が組み合わさった情報が、どのような種類の情報であるかを分類するための学習装置、情報分類装置、及びプログラム |
| 目的 | マルチモーダル情報を分類する情報分類のモデルを生成する際に、一部の有用性の低いモダリティデータに基づく過学習による精度低下を防ぐことができ、モダリティ統合による効果を十分に活かすことができる学習装置及びプログラムを提供する。
複数のモダリティを統合することによる精度向上の効果を最大限活用でき、マルチモーダル情報をより正確に分類することができる、情報分類装置及びプログラムを提供する。 |
| 効果 | マルチモーダル情報を分類する情報分類のモデルを生成する際に、一部の有用性の低いモダリティデータに基づく過学習による精度低下を防ぐことができ、モダリティ統合による効果を十分に活かすことができる。
複数のモダリティを統合することによる精度向上の効果を最大限活用でき、マルチモーダルな情報を正確に分類することができる。 |
技術概要) |
マルチモーダル情報を分類する情報分類装置のモデルを生成する学習装置であって、
複数のモダリティデータをベクトル化するベクトル化部と、 ベクトル化された各モダリティデータから特徴ベクトルを生成する特徴抽出部と、 複数の前記特徴ベクトルから統合特徴ベクトルを生成する特徴統合部と、 前記統合特徴ベクトルに基づいて分類結果を導出する統合特徴分類部と、 前記分類結果と正解ラベルとを比較して損失を計算する損失計算部と、 学習終了判定を行う学習終了判定手段と、を備え、 学習データを用いて学習を行う際に、前記学習データの各モダリティデータの有用度の情報を利用することを特徴とする、学習装置。 |
| 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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