公开(公告)号：CN114863159A

公开(公告)日：2022-08-05

申请号：CN202210114402.9

申请日：2022-01-30

Applicant: 精工爱普生株式会社

Inventor： 西村秦 ,  渡边亮基 ,  仓沢光

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/74 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G01N21/25 ,  G01N21/47 ,  G01N21/55

Abstract: 提供一种提取反映了输入数据的细微特征的中间层的特征，并进行被判别数据的类别判别的信息处理方法、信息处理装置及计算机程序。信息处理方法包括：(a)关于多个类别中的每一个准备在向向量神经网络型的机器学习模型输入了多个示教数据时得到的已知特征光谱组的工序；以及(b)使用机器学习模型和已知特征光谱组来执行被判别数据的类别判别处理的工序。步骤(b)包括：(b1)根据被判别数据向机器学习模型的输入来计算特征光谱的工序；(b2)运算特征光谱与关于多个类别中的每一个的已知特征光谱组的按类别的相似度的工序；以及(b3)根据按类别的相似度来判别被判别数据的类别的工序。

公开(公告)号：CN114970878A

公开(公告)日：2022-08-30

申请号：CN202210167303.7

申请日：2022-02-23

Applicant: 精工爱普生株式会社

Inventor： 渡边亮基 ,  仓沢光 ,  西村秦 ,  金泽佳奈

IPC: G06N20/00 ,  G06N3/08 ,  G06K9/62

Abstract: 本公开涉及信息处理方法、信息处理装置以及计算机程序。提供能够知道使用了机器学习模型的类别判别的判别依据的技术。类别判别方法包括以下工序：(a)对于一个以上的类别中的各类别准备在将多个示教数据输入机器学习模型时从多个向量神经元层中的特定层的输出得到的已知特征光谱组；(b)使用机器学习模型和已知特征光谱组来执行被判别数据的类别判别处理。工序(b)包括以下工序：(b1)根据被判别数据向机器学习模型的输入，从特定层的输出计算特征光谱；(b2)对特征光谱与和分别与多个类别相关的已知特征光谱组的相似度进行运算；(b3)根据相似度，创建针对被判别数据的类别判别结果的说明语句；以及(b4)输出说明语句。