[发明专利]机器学习装置和方法、分类装置和方法以及记录介质有效
| 申请号： | 201510590503.3 | 申请日： | 2015-09-16 |
| 公开（公告）号： | CN105574536B | 公开（公告）日： | 2020-05-01 |
| 发明（设计）人： | 松永和久 | 申请（专利权）人： | 卡西欧计算机株式会社 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 中科专利商标代理有限责任公司 11021 | 代理人： | 王亚爱 |
| 地址： | 日本国*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本发明提供一种机器学习装置、机器学习方法、分类装置、分类方法。机器学习装置(100)的图像获取部(121)获取n个(n为2以上的自然数)用于种类划分的带标签的学习用图像。特征向量获取部(122)从n个学习用图像之中分别获取表示特征的特征向量。向量变换部(123)基于学习用图像彼此的类似度而将n个学习用图像各自的特征向量变换为类似特征向量。分类条件学习部(125)基于由向量变换部(123)变换后的类似特征向量和n个学习用图像各自所附带的标签，来学习用于对该n个学习用图像进行种类划分的分类条件。分类部(126)按照分类条件学习部(125)学习到的分类条件，对未附带标签的试验用图像进行种类划分。 | ||
| 搜索关键词： | 机器 学习 装置 方法 分类 以及 记录 介质 | ||
【主权项】：
一种机器学习装置，其特征在于，具备：内容获取单元，其获取n个用于种类划分的带标签的学习用内容，其中n为2以上的自然数；特征向量获取单元，其从所述内容获取单元获取到的n个学习用内容之中分别获取表示特征的特征向量；向量变换单元，其基于学习用内容彼此的类似度，将所述特征向量获取单元获取到的所述n个学习用内容各自的特征向量变换为类似特征向量；学习单元，其基于由所述向量变换单元变换后的所述类似特征向量、和所述n个学习用内容各自所附带的标签，来学习用于对该n个学习用内容进行种类划分的分类条件；和分类单元，其按照所述学习单元学习到的分类条件，对未附带所述标签的试验用内容进行种类划分。
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