專(zhuān)利名稱(chēng)：信息處理設(shè)備、信息處理方法以及程序的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本公開(kāi)涉及一種信息處理設(shè)備、信息處理方法以及程序。
背景技術(shù)：
在現(xiàn)有技術(shù)中，諸如線性回歸/判別、SVM/SVR、以及RVM的算法被稱(chēng)為用于執(zhí)行回歸或判別的學(xué)習(xí)算法。SVM代表“支持向量機(jī)”，SVR代表“支持向量回歸”，以及RVM代表 “相關(guān)向量機(jī)”。日本專(zhuān)利申請(qǐng)?jiān)缙诠_(kāi)第2007-122186號(hào)公開(kāi)了一種如下的方法該方法使用諸如線性回歸、非線性回歸、或SVM的學(xué)習(xí)算法，自動(dòng)生成用于從內(nèi)容數(shù)據(jù)檢測(cè)特征量的特征量檢測(cè)算法。

發(fā)明內(nèi)容
上述學(xué)習(xí)算法接收特征量向量χ = Ix1,…，、}，并通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)生成估計(jì)函數(shù) f(x) =Σ Wn>m(X)+W(l，其中，用于輸出標(biāo)量的基函數(shù)Φω(χ) (m= 1到Μ)被線性地組合。具體地，當(dāng)給定特征量向量= 1到N)和目的變量、時(shí)，獲得估計(jì)函數(shù)f(x)，其用于從特征量向量χ估計(jì)目的變量t的估計(jì)值y。在線形回歸/判別的情況下，使用模型Φω(χ) =1。因此，如果在所給定的特征量向量\和目的變量、之間存在非線性，則難以基于該模型通過(guò)估計(jì)函數(shù)f準(zhǔn)確地?cái)M合一組特征量向量\和目的變量、。即，降低了估計(jì)函數(shù)f的估計(jì)準(zhǔn)確性。另一方面，在SVM/ SVR和RVM的情況下，使用具有Φω(χ)作為非線性核函數(shù)的模型。因此，即使在所給定的特征量向量\和目的變量、之間存在非線性時(shí)，也可以基于該模型通過(guò)估計(jì)函數(shù)f準(zhǔn)確地?cái)M合該組特征量向量\和目的變量、。結(jié)果，獲得能夠從特征量向量χ準(zhǔn)確地估計(jì)估計(jì)值y 的估計(jì)函數(shù)f。然而，計(jì)算通過(guò)SVM/SVR或RVM獲得的估計(jì)函數(shù)f (χ)所需的計(jì)算量大于計(jì)算通過(guò)線性回歸/判別獲得的估計(jì)函數(shù)f(x)所需的計(jì)算量。另一方面，如果在特征量向量\和目的變量、之間存在非線性，則通過(guò)線性回歸/判別獲得的估計(jì)函數(shù)f的估計(jì)準(zhǔn)確性小于通過(guò)SVM/SVR或RVM獲得的估計(jì)函數(shù)f的估計(jì)準(zhǔn)確性。期望提供一種新穎且改進(jìn)的信息處理設(shè)備、信息處理方法以及程序，其可以生成在保持估計(jì)準(zhǔn)確性的同時(shí)進(jìn)一步降低計(jì)算量的估計(jì)函數(shù)。根據(jù)本公開(kāi)的實(shí)施例，提供了一種信息處理設(shè)備，包括輸入單元，其用于輸入特征量向量和與該特征量向量相對(duì)應(yīng)的目的變量；基函數(shù)生成單元，其用于生成通過(guò)對(duì)特征量向量進(jìn)行映射來(lái)輸出標(biāo)量的基函數(shù)；標(biāo)量計(jì)算單元，其用于使用由基函數(shù)生成單元生成的基函數(shù)對(duì)特征量向量進(jìn)行映射，并計(jì)算與該特征量向量相對(duì)應(yīng)的標(biāo)量；基函數(shù)評(píng)估單元， 其用于使用由輸入單元輸入的目的變量連同由標(biāo)量計(jì)算單元算出的標(biāo)量以及與該標(biāo)量相對(duì)應(yīng)的特征量向量，評(píng)估用來(lái)計(jì)算標(biāo)量的基函數(shù)對(duì)于估計(jì)目的變量是否有用；估計(jì)函數(shù)生成單元，其用于使用由基函數(shù)評(píng)估單元評(píng)估為有用的基函數(shù)、基于由標(biāo)量計(jì)算單元算出的標(biāo)量以及與該標(biāo)量相對(duì)應(yīng)的目的變量，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)生成用于從標(biāo)量估計(jì)目的變量的估計(jì)函數(shù)；以及輸出單元，其用于輸出由估計(jì)函數(shù)生成單元生成的估計(jì)函數(shù)?；瘮?shù)生成單元可生成用于通過(guò)僅對(duì)特征量向量的部分進(jìn)行映射來(lái)輸出標(biāo)量的基函數(shù)。該信息處理設(shè)備還可包括世代更替單元，其用于基于基函數(shù)評(píng)估單元的評(píng)估結(jié)果，通過(guò)執(zhí)行選擇有用基函數(shù)、使用有用基函數(shù)通過(guò)突變和交叉生成新基函數(shù)、以及隨機(jī)生成新基函數(shù)，生成下一代基函數(shù)。通過(guò)估計(jì)函數(shù)生成單元生成估計(jì)函數(shù)的處理、通過(guò)世代更替單元生成下一代基函數(shù)的處理、通過(guò)標(biāo)量計(jì)算單元計(jì)算標(biāo)量的處理、以及通過(guò)基函數(shù)評(píng)估單元評(píng)估基函數(shù)的處理可被迭代執(zhí)行?；瘮?shù)評(píng)估單元可在根據(jù)信息量準(zhǔn)則從由標(biāo)量計(jì)算單元算出的標(biāo)量中選擇標(biāo)量的同時(shí)，執(zhí)行用于估計(jì)與標(biāo)量相對(duì)應(yīng)的目的變量的回歸或判別學(xué)習(xí)，并可評(píng)估用來(lái)計(jì)算根據(jù)信息量準(zhǔn)則所選擇的標(biāo)量的基函數(shù)是有用的。估計(jì)函數(shù)生成單元可將由基函數(shù)評(píng)估單元評(píng)估為有用的基函數(shù)依次添加到估計(jì)函數(shù)。根據(jù)本公開(kāi)的另一實(shí)施例，提供了一種信息處理方法，包括輸入特征量向量和與該特征量向量相對(duì)應(yīng)的目的變量；生成用于通過(guò)對(duì)特征量向量進(jìn)行映射來(lái)輸出標(biāo)量的基函數(shù)；使用基函數(shù)對(duì)特征量向量進(jìn)行映射，并計(jì)算與特征量向量相對(duì)應(yīng)的標(biāo)量；使用目的變量連同標(biāo)量以及與該標(biāo)量相對(duì)應(yīng)的特征量向量，評(píng)估用來(lái)計(jì)算標(biāo)量的基函數(shù)對(duì)于估計(jì)目的變量是否有用；使用被評(píng)估為有用的基函數(shù)、基于標(biāo)量和與該標(biāo)量相對(duì)應(yīng)的目的變量，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)生成用于從標(biāo)量估計(jì)目的變量的估計(jì)函數(shù)；以及輸出估計(jì)函數(shù)。根據(jù)本公開(kāi)的另一實(shí)施例，提供了一種用于使得計(jì)算機(jī)執(zhí)行以下功能的程序輸入功能，其輸入特征量向量和與該特征量向量相對(duì)應(yīng)的目的變量；基函數(shù)生成功能，其生成通過(guò)對(duì)特征量向量進(jìn)行映射來(lái)輸出標(biāo)量的基函數(shù)；標(biāo)量計(jì)算功能，其使用由基函數(shù)生成功能生成的基函數(shù)對(duì)特征量向量進(jìn)行映射，并計(jì)算與該特征量向量相對(duì)應(yīng)的標(biāo)量；基函數(shù)評(píng)估功能，其使用由輸入功能輸入的目的變量連同由標(biāo)量計(jì)算功能算出的標(biāo)量以及與該標(biāo)量相對(duì)應(yīng)的特征量向量，評(píng)估用來(lái)計(jì)算標(biāo)量的基函數(shù)對(duì)于估計(jì)目的變量是否有用；估計(jì)函數(shù)生成功能，其使用由基函數(shù)評(píng)估功能評(píng)估為有用的基函數(shù)、基于由標(biāo)量計(jì)算功能算出的標(biāo)量和與該標(biāo)量相對(duì)應(yīng)的目的變量，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)生成用于從標(biāo)量估計(jì)目的變量的估計(jì)函數(shù)；以及輸出功能，其輸出由估計(jì)函數(shù)生成功能生成的估計(jì)函數(shù)。根據(jù)本公開(kāi)的另一個(gè)實(shí)施例，提供了一種記錄程序的計(jì)算機(jī)可讀記錄介質(zhì)。根據(jù)上述本公開(kāi)的實(shí)施例，可以生成在保持估計(jì)準(zhǔn)確性的同時(shí)進(jìn)一步降低計(jì)算量的估計(jì)函數(shù)。


圖1是示出根據(jù)本公開(kāi)的第一實(shí)施例的信息處理設(shè)備(學(xué)習(xí)設(shè)備)的功能配置的說(shuō)明圖；圖2是示出根據(jù)同一實(shí)施例的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的配置示例的說(shuō)明圖；圖3是示出根據(jù)同一實(shí)施例的基函數(shù)的計(jì)算示例的說(shuō)明圖；圖4是示出通過(guò)根據(jù)同一實(shí)施例的學(xué)習(xí)算法獲得的估計(jì)函數(shù)的說(shuō)明圖；圖5是示出通過(guò)根據(jù)同一實(shí)施例的學(xué)習(xí)算法獲得的估計(jì)函數(shù)的說(shuō)明圖6是示出根據(jù)同一實(shí)施例的學(xué)習(xí)算法中的處理流程(全部)的說(shuō)明圖；圖7是示出根據(jù)同一實(shí)施例的學(xué)習(xí)算法中的處理流程(基函數(shù)的生成)的說(shuō)明圖；圖8是示出根據(jù)同一實(shí)施例的學(xué)習(xí)算法中的處理流程(基函數(shù)的隨機(jī)生成)的說(shuō)明圖；圖9是示出根據(jù)同一實(shí)施例的學(xué)習(xí)算法中的處理流程(基函數(shù)的隨機(jī)生成)的說(shuō)明圖；圖10是示出根據(jù)同一實(shí)施例的學(xué)習(xí)算法中的處理流程(基函數(shù)的進(jìn)化生成)的說(shuō)明圖；圖11是示出根據(jù)同一實(shí)施例的學(xué)習(xí)算法中的處理流程(交叉)的說(shuō)明圖；圖12是示出根據(jù)同一實(shí)施例的學(xué)習(xí)算法中的處理流程(突變)的說(shuō)明圖；圖13是示出根據(jù)同一實(shí)施例的學(xué)習(xí)算法中的處理流程(基函數(shù)的計(jì)算)的說(shuō)明圖；圖14是示出根據(jù)同一實(shí)施例的學(xué)習(xí)算法中的處理流程(基函數(shù)評(píng)估/估計(jì)函數(shù)生成)的說(shuō)明圖；圖15是示出根據(jù)本公開(kāi)的第二實(shí)施例的信息處理設(shè)備(學(xué)習(xí)設(shè)備)的功能配置的說(shuō)明圖；圖16是示出根據(jù)同一實(shí)施例的學(xué)習(xí)算法中的處理流程(全部)的說(shuō)明圖；圖17是示出根據(jù)同一實(shí)施例的學(xué)習(xí)算法中的處理流程(基函數(shù)的評(píng)估)的說(shuō)明圖；圖18是示出根據(jù)同一實(shí)施例的學(xué)習(xí)算法中的處理流程(估計(jì)函數(shù)的生成)的說(shuō)明圖；以及圖19是示出能夠?qū)崿F(xiàn)根據(jù)本公開(kāi)的各個(gè)實(shí)施例的信息處理設(shè)備(學(xué)習(xí)設(shè)備)的功能的硬件配置的說(shuō)明圖。
具體實(shí)施例方式在下文中，將參照附圖詳細(xì)描述本公開(kāi)的優(yōu)選實(shí)施例。注意，在該說(shuō)明和附圖中， 具有基本相同的功能和結(jié)構(gòu)的結(jié)構(gòu)元件以相同的附圖標(biāo)記表示，并且省略對(duì)這些結(jié)構(gòu)元件的重復(fù)說(shuō)明。[描述流程]這里，將簡(jiǎn)要描述與以下所公開(kāi)的本公開(kāi)的實(shí)施例有關(guān)的描述流程。首先，將介紹線性回歸/判別、SVM/SVR以及RVM，并且將簡(jiǎn)要描述現(xiàn)有技術(shù)的這些技術(shù)的問(wèn)題。然后，將參照?qǐng)D1描述根據(jù)本公開(kāi)的第一實(shí)施例的信息處理設(shè)備100(學(xué)習(xí)設(shè)備)的功能配置。這里，將參照?qǐng)D2至圖5描述在執(zhí)行根據(jù)同一實(shí)施例的學(xué)習(xí)算法時(shí)使用的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的配置、以及通過(guò)學(xué)習(xí)算法獲得的基函數(shù)和估計(jì)函數(shù)的配置。然后，將參照?qǐng)D6 至14描述與同一實(shí)施例的學(xué)習(xí)算法有關(guān)的處理流程。接下來(lái)，將參照?qǐng)D15描述根據(jù)本公開(kāi)的第二實(shí)施例的信息處理設(shè)備100(學(xué)習(xí)設(shè)備)的功能配置。然后，將參照?qǐng)D16至18描述與同一實(shí)施例的學(xué)習(xí)算法有關(guān)的處理流程。 接下來(lái)，將參照?qǐng)D19描述能夠?qū)崿F(xiàn)根據(jù)本公開(kāi)的第一和第二實(shí)施例的信息處理設(shè)備100的
6功能的硬件配置。最后，將總結(jié)同一實(shí)施例的技術(shù)思想，并且將簡(jiǎn)要描述從該技術(shù)思想獲得的作用效果。(描述項(xiàng))1.開(kāi)始1-1:線性回歸/判別1-2 :SVM/SVR 和 RVM2.第一實(shí)施例2-1 信息處理設(shè)備100 (學(xué)習(xí)設(shè)備)的功能配置2-2 學(xué)習(xí)處理的流程2-2-1 整體配置2-2-2 基函數(shù)的生成(S102)2-2-3 基函數(shù)的計(jì)算(S103)2-2-4 基函數(shù)評(píng)估/估計(jì)函數(shù)生成(S104)3.第二實(shí)施例3-1 信息處理設(shè)備100 (學(xué)習(xí)設(shè)備)的功能配置3-2 學(xué)習(xí)處理的流程3-2-1 整體配置3-2-2 基函數(shù)的評(píng)估(S206)3-2-3 估計(jì)函數(shù)的生成(S207)4.硬件配置5.總結(jié)<1:開(kāi)始〉在描述本公開(kāi)的實(shí)施例之前，將簡(jiǎn)要描述線性回歸/判別、SVM/SVR、以及RVM，并且將描述現(xiàn)有技術(shù)的技術(shù)問(wèn)題。這些學(xué)習(xí)算法是接收特征量向量X并通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)生成估計(jì)函數(shù)f(x) =Σ(其中，用于輸出標(biāo)量的基函數(shù)φω(χ) (m = 1到Μ)被線性地組合)的算法。具體地，當(dāng)給定特征量向量= 1到N)和目的變量、作為學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)時(shí)，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)獲得用于從特征量向量χ估計(jì)目的變量t的估計(jì)值y的估計(jì)函數(shù)f (χ)。[1-1 線性回歸/判別]線性回歸/判別是用于通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)生成由以下等式(1)表示的估計(jì)函數(shù)f (X) 的學(xué)習(xí)算法。在這方面，權(quán)重向量W是向量W= (W1,…，WM)，其具有與特征量向量X相同的維數(shù)。即，線性回歸/判別對(duì)應(yīng)于基函數(shù)小 1是Φω(Χ) = 的情況(在下文中稱(chēng)為線性模型)。f (x) = wTx+w0 ... (1)計(jì)算估計(jì)函數(shù)f (χ)所需的計(jì)算量?jī)H是計(jì)算WtX時(shí)要執(zhí)行的M次乘積和運(yùn)算以及與 Wtl的相加。因此，計(jì)算估計(jì)函數(shù)f(x)所需的計(jì)算負(fù)荷較低。然而，如果特征量向量\和目的變量、之間存在非線性，則難以使用線性模型來(lái)獲得能夠準(zhǔn)確地?cái)M合一組特征量向量\ 和目的變量、的估計(jì)函數(shù)f(x)。[1-2 SVM/SVR 和 RVM]另一方面，SVM/SVR和RVM使用如下模型(在下文中稱(chēng)為非線性模型)非線性核函數(shù)k(x，x(m))被應(yīng)用于基函數(shù)Φω。即，SVM/SVR和RVM是用于通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)生成由以下等式( 表示的估計(jì)函數(shù)f(x)的學(xué)習(xí)算法。例如，由以下等式C3)表示的高斯核可以用作非線性核函數(shù)k(x，x(m))。在這方面，向量x(m)是具有與特征量向量χ相同維數(shù)的參數(shù)。
權(quán)利要求
1.一種信息處理設(shè)備，包括輸入單元，其用于輸入特征量向量和與所述特征量向量相對(duì)應(yīng)的目的變量； 基函數(shù)生成單元，其用于生成通過(guò)對(duì)所述特征量向量進(jìn)行映射來(lái)輸出標(biāo)量的基函數(shù)； 標(biāo)量計(jì)算單元，其用于使用由所述基函數(shù)生成單元生成的基函數(shù)來(lái)對(duì)所述特征量向量進(jìn)行映射，并計(jì)算與所述特征量向量相對(duì)應(yīng)的所述標(biāo)量；基函數(shù)評(píng)估單元，其用于使用由所述輸入單元輸入的目的變量連同由所述標(biāo)量計(jì)算單元算出的標(biāo)量以及與所述標(biāo)量相對(duì)應(yīng)的特征量向量，評(píng)估用來(lái)計(jì)算所述標(biāo)量的基函數(shù)對(duì)于估計(jì)所述目的變量是否有用；估計(jì)函數(shù)生成單元，其用于使用由所述基函數(shù)評(píng)估單元評(píng)估為有用的基函數(shù)、基于由所述標(biāo)量計(jì)算單元算出的標(biāo)量和與所述標(biāo)量相對(duì)應(yīng)的目的變量，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)生成用于從所述標(biāo)量估計(jì)所述目的變量的估計(jì)函數(shù)；以及輸出單元，其用于輸出由所述估計(jì)函數(shù)生成單元生成的估計(jì)函數(shù)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的信息處理設(shè)備，其中，所述基函數(shù)生成單元生成用于通過(guò)僅對(duì)所述特征量向量的部分進(jìn)行映射來(lái)輸出所述標(biāo)量的基函數(shù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的信息處理設(shè)備，還包括世代更替單元，其用于基于所述基函數(shù)評(píng)估單元的評(píng)估結(jié)果，通過(guò)執(zhí)行選擇有用基函數(shù)、使用所述有用基函數(shù)通過(guò)突變和交叉生成新基函數(shù)、以及隨機(jī)生成所述新基函數(shù)，生成下一代基函數(shù)，其中，通過(guò)所述估計(jì)函數(shù)生成單元生成所述估計(jì)函數(shù)的處理、通過(guò)所述世代更替單元生成所述下一代基函數(shù)的處理、通過(guò)所述標(biāo)量計(jì)算單元計(jì)算所述標(biāo)量的處理、以及通過(guò)所述基函數(shù)評(píng)估單元評(píng)估所述基函數(shù)的處理被迭代執(zhí)行。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的信息處理設(shè)備，其中，所述基函數(shù)評(píng)估單元在根據(jù)信息量準(zhǔn)則從由所述標(biāo)量計(jì)算單元算出的標(biāo)量中選擇標(biāo)量的同時(shí)執(zhí)行用于估計(jì)與所述標(biāo)量相對(duì)應(yīng)的目的變量的回歸或判別學(xué)習(xí)，并評(píng)估用來(lái)計(jì)算根據(jù)所述信息量準(zhǔn)則所選擇的標(biāo)量的基函數(shù)是有用的。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的信息處理設(shè)備，其中，所述估計(jì)函數(shù)生成單元將由所述基函數(shù)評(píng)估單元評(píng)估為有用的基函數(shù)依次添加到所述估計(jì)函數(shù)。
6.一種信息處理方法，包括輸入特征量向量和與所述特征量向量相對(duì)應(yīng)的目的變量；生成用于通過(guò)對(duì)所述特征量向量進(jìn)行映射來(lái)輸出標(biāo)量的基函數(shù)；使用所述基函數(shù)對(duì)所述特征量向量進(jìn)行映射，并計(jì)算與所述特征量向量相對(duì)應(yīng)的標(biāo)量；使用所述目的變量連同所述標(biāo)量以及與所述標(biāo)量相對(duì)應(yīng)的特征量向量，評(píng)估用來(lái)計(jì)算所述標(biāo)量的基函數(shù)對(duì)于估計(jì)所述目的變量是否有用；使用被評(píng)估為有用的基函數(shù)、基于所述標(biāo)量和與所述標(biāo)量相對(duì)應(yīng)的目的變量，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)生成用于從所述標(biāo)量估計(jì)所述目的變量的估計(jì)函數(shù)；以及輸出所述估計(jì)函數(shù)。
7.一種使得計(jì)算機(jī)執(zhí)行以下功能的程序輸入功能，其輸入特征量向量和與所述特征量向量相對(duì)應(yīng)的目的變量；基函數(shù)生成功能，其生成通過(guò)對(duì)所述特征量向量進(jìn)行映射來(lái)輸出標(biāo)量的基函數(shù)； 標(biāo)量計(jì)算功能，其使用由所述基函數(shù)生成功能生成的基函數(shù)來(lái)對(duì)所述特征量向量進(jìn)行映射，并計(jì)算與所述特征量向量相對(duì)應(yīng)的所述標(biāo)量；基函數(shù)評(píng)估功能，其使用由所述輸入功能輸入的目的變量連同由所述標(biāo)量計(jì)算功能算出的標(biāo)量以及與所述標(biāo)量相對(duì)應(yīng)的特征量向量，評(píng)估用來(lái)計(jì)算所述標(biāo)量的基函數(shù)對(duì)于估計(jì)所述目的變量是否有用；估計(jì)函數(shù)生成功能，其使用由所述基函數(shù)評(píng)估功能評(píng)估為有用的基函數(shù)、基于由所述標(biāo)量計(jì)算功能算出的標(biāo)量和與所述標(biāo)量相對(duì)應(yīng)的目的變量，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)生成用于從所述標(biāo)量估計(jì)所述目的變量的估計(jì)函數(shù)；以及輸出功能，其輸出由所述估計(jì)函數(shù)生成功能生成的估計(jì)函數(shù)。
全文摘要
本發(fā)明提供了一種信息處理設(shè)備、信息處理方法以及程序，其中該信息處理方法包括輸入特征量向量和與該特征量向量相對(duì)應(yīng)的目的變量；生成用于通過(guò)對(duì)特征量向量進(jìn)行映射來(lái)輸出標(biāo)量的基函數(shù)；使用基函數(shù)來(lái)對(duì)特征量向量進(jìn)行映射并計(jì)算與該特征量向量相對(duì)應(yīng)的標(biāo)量；使用目的變量連同標(biāo)量以及與該標(biāo)量相對(duì)應(yīng)的特征量向量，評(píng)估用來(lái)計(jì)算標(biāo)量的基函數(shù)對(duì)于估計(jì)目的變量是否有用；使用被評(píng)估為有用的基函數(shù)、基于標(biāo)量和與該標(biāo)量相對(duì)應(yīng)的目的變量，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)生成用于從標(biāo)量估計(jì)目的變量的估計(jì)函數(shù)；以及輸出估計(jì)函數(shù)。
文檔編號(hào)G06N3/00GK102393921SQ20111019526
公開(kāi)日2012年3月28日 申請(qǐng)日期2011年7月7日 優(yōu)先權(quán)日2010年7月14日
發(fā)明者小林由幸 申請(qǐng)人:索尼公司