国立研究開発法人情報通信研究機構
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
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
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。
つまりは、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
AIによる特許活用案
おすすめ業界 ITデータ分析マーケティング
- 高精度な商品推薦システムの構築
- マーケティング効果の最大化
- データ分析の効率化
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。
ユーザーの反応を予測するディープ・ニューラルネットワークを構築することで、各マーケティングキャンペーンの効果を最大化することが可能です。例えば、ユーザーの属性や過去の反応履歴に基づいて、最も効果的なキャンペーンを予測し、それを実施することで、広告コストを抑えつつ効果を最大化することができます。
大量のデータを扱うデータ分析業務においても、この特許の技術は大いに役立ちます。具体的には、データのカテゴリーごとに最適なディープ・ニューラルネットワークを形成し、それを用いてデータを解析することで、より高精度で効率的な分析が可能となります。
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 |
| 公開番号 | 特開2014-229124 |
| 登録番号 | 特許第0006164639号 |
- サブスク
- 譲渡
- ライセンス
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