[发明专利]推断程序、推断方法以及推断装置在审
| 申请号： | 201880028353.9 | 申请日： | 2018-04-20 |
| 公开（公告）号： | CN110637309A | 公开（公告）日： | 2019-12-31 |
| 发明（设计）人： | 河东孝;上村健人;安富优;远藤利生;丸桥弘治 | 申请（专利权）人： | 富士通株式会社 |
| 主分类号： | G06N5/04 | 分类号： | G06N5/04;G05B23/02 |
| 代理公司： | 11227 北京集佳知识产权代理有限公司 | 代理人： | 金雪梅;王秀辉 |
| 地址： | 日本神*** | 国省代码： | 日本;JP |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 推断器 模拟装置 推断 重构 数据学习 推断装置 过去的 搜索 输出 | ||
1.一种推断程序，其特征在于，
上述推断程序是使用第一推断器和第二推断器的推断程序，其中，上述第一推断器根据基于过去的数据学习的结果值来推断参数值，上述第二推断器根据参数值推断结果值，
上述推断程序使计算机执行如下处理：
根据由上述第一推断器和上述第二推断器使用特定的结果值、或者处于上述特定的结果值的附近的附近结果值推断出的重构值和所输入的结果值来计算重构误差，
搜索使根据上述输入的结果值和上述特定的结果值计算的代替误差与上述重构误差的和最小的第一结果值，
输出使用上述第一推断器根据上述第一结果值推断的参数值。
2.根据权利要求1所述的推断程序，其特征在于，
上述搜索的处理在上述过去的数据的总数为阈值以下的情况下，在计算上述和时，使上述重构误差的权重小于上述代替误差来计算。
3.根据权利要求1所述的推断程序，其特征在于，
上述搜索的处理在上述第一推断器以及上述第二推断器是使用神经网络的推断器的情况下，使用上述代替误差与上述重构误差的和亦即合计误差的梯度，来搜索处于上述特定的结果值的附近的附近结果值。
4.一种推断方法，其特征在于，
是使用第一推断器和第二推断器的推断方法，其中，上述第一推断器根据基于过去的数据学习的结果值来推断参数值，上述第二推断器根据参数值推断结果值，
计算机执行如下处理：
根据由上述第一推断器和上述第二推断器使用特定的结果值、或者处于上述特定的结果值的附近的附近结果值推断出的重构值和所输入的结果值来计算重构误差，
搜索使根据上述输入的结果值和上述特定的结果值计算的代替误差与上述重构误差的和最小的第一结果值，
输出使用上述第一推断器根据上述第一结果值推断的参数值。
5.一种推断装置，其特征在于，
上述推断装置是使用第一推断器和第二推断器的推断装置，其中，上述第一推断器根据基于过去的数据学习的结果值来推断参数值，上述第二推断器根据参数值推断结果值，
上述推断装置具有：
计算部，根据由上述第一推断器和上述第二推断器使用特定的结果值、或者处于上述特定的结果值的附近的附近结果值推断出的重构值和所输入的结果值来计算重构误差；
搜索部，搜索使根据上述输入的结果值和上述特定的结果值计算的代替误差与上述重构误差的和最小的第一结果值；以及
输出部，输出使用上述第一推断器根据上述第一结果值推断的参数值。
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