国立大学法人電気通信大学
時系列データを理解する新たな符号化装置と方法
国立大学法人電気通信大学
時系列データを理解する新たな符号化装置と方法
本特許では、音声認識や自然言語処理などの時系列データを効果的に扱うための新たな符号化装置および方法を提供します。この技術は、制限ボルツマンマシンとディープラーニングを組み合わせて使用しており、入力データを表現する可視素子と潜在的な情報を表現する隠れ素子との間に結合重みを学習し、データを一時記憶する際の短期記憶処理や忘却処理を制御します。さらに、一時記憶されたデータの出力に基づいて隠れ素子を得ることができます。この技術は、高精度な時系列データの処理を可能にし、深層学習や機械学習の分野で広範に応用可能です。
つまりは、制限ボルツマンマシンとディープラーニングを用いた符号化装置及び符号化方法の開発
AIによる特許活用案
おすすめ業界 ITデータ分析AI開発
- 高精度音声認識システムの開発
- 自然言語処理アルゴリズムの最適化
- 高度な時系列データ分析ツールの作成
この技術を用いて、高精度な音声認識システムを開発することができます。時系列の音声データを効果的に処理し、より正確な認識結果を得ることができます。
自然言語処理においても、この技術を活用することで、文脈を理解する能力を向上させ、より精度の高い結果を得ることが可能になります。
金融や気象などの時系列データ分析において、この技術を用いた分析ツールを開発することで、より高度な予測や解析が可能になります。
活用条件
- サブスク
- 譲渡
- ライセンス
商品化・サービス化 実証実験 サンプル・プロトタイプ
特許評価書
- 権利概要
| 出願番号 | 特願2018-031875 |
| 発明の名称 | 符号化装置、符号化方法およびプログラム |
| 出願人/権利者 | 国立大学法人電気通信大学 |
| 公開番号 | 特開2019-148877 |
| 登録番号 | 特許第0007011309号 |
- サブスク
- 譲渡
- ライセンス
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