カテゴリー別に優れた識別力を発揮する、ディープ・ニューラルネットワークの学習方法

国立研究開発法人情報通信研究機構

東京都小金井市貫井北町４－２－１

この技術でできること

サブネットワークを活用し、カテゴリーに応じて最適なディープ・ニューラルネットワークを形成する学習方法

相談したいこと

技術の特徴

本特許は、人工知能の一種であるディープ・ニューラルネットワークの学習方法に関するものです。特に、多数のカテゴリーが存在する対象を識別する際に、各カテゴリーに特化した識別力を持つネットワークを構築する手法を提供します。具体的には、複数のサブネットワークを用意し、これらを組み合わせてディープ・ニューラルネットワークを形成します。カテゴリー別に学習データを用いて各ネットワークを学習させ、最適な識別結果を得るための学習手法を具体的に提示しています。さらに、学習が完了したサブネットワークはカテゴリー依存のネットワークとして記憶媒体に保存され、再利用が可能となります。

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高精度な商品推薦システムの構築

この特許の技術を活用すれば、ユーザーの過去の購買データや閲覧履歴等を学習データとし、それぞれのユーザーが好む商品カテゴリーに対応するディープ・ニューラルネットワークを形成することが可能となります。これにより、各ユーザーに最適な商品推薦が可能となり、Eコマースの効率向上に寄与します。

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参考情報

活用条件

サブスクリプション・未選択
権利譲渡・未選択
ライセンス契約・未選択

商品化・サービス化: ASK
実証実験: ASK
サンプル・プロトタイプ: ASK

掲載者による選択状態を表示しています。未選択や ASK は、利用不可を意味するものではありません。

権利概要

出願番号: 特願2013-109061
発明の名称: ディープ・ニューラルネットワークの学習方法、及びコンピュータプログラム
出願人／権利者: 国立研究開発法人情報通信研究機構
住所: 東京都小金井市貫井北町４－２－１
公開番号: 特開2014-229124
登録番号: 特許第6164639号

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