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公开(公告)号：JP2020003906A
公开(公告)日：2020-01-09
申请号：JP2018120646
申请日：2018-06-26
Applicant: トヨタ自動車株式会社 , 学校法人トヨタ学園
IPC: G06N20/00
Abstract: 【課題】初期状態から複数の中間成形物を経て最終状態に至る成形工程に対し、成形に最適な変形過程における中間工程状態を時系列で良好に推定することができる中間工程状態推定方法を提供する。 【解決手段】中間工程状態推定方法は、生成器を2つ用い、それぞれの生成器には共通の入力ノイズを入力すると共に、一方の生成器にはあるステップに対応したラベルを入力し、他方の生成器にはあるステップとは異なるステップに対応したラベルを入力して、それぞれの生成器が生成した生成データと訓練用データとのいずれか一方を識別器にランダムに入力し、識別器の識別結果から生成器及び識別器を敵対的に学習させ、学習済みの生成器に所望の最終状態に対応する入力ノイズ及び中間工程状態を推定したいステップに対応したラベルを入力し、当該生成器が生成した生成データにより中間工程状態を推定する。 【選択図】図2
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：JP2021022310A
公开(公告)日：2021-02-18
申请号：JP2019140065
申请日：2019-07-30
Applicant: トヨタ自動車株式会社 , 学校法人トヨタ学園
IPC: G06N3/08
Abstract: 【課題】車体性能を精度よく予測可能な車体性能予測方法を提供する。 【解決手段】学習初期に真値を入力部110に入力し、学習中期に真値及び推定値をランダムに入力部110に入力し、学習終盤に推定値を入力部110に入力してニューラルネットシステム100を学習させる工程と、学習後のニューラルネットシステム100に、車体パラメタに基づいて車体の挙動に係る推定値である中間計算パラメタを算出する工程と、算出した中間計算パラメタを入力にフィードバックして時系列で次段階の推定値である中間計算パラメタを算出する工程を所定回数反復し、時系列で各々算出された中間計算パラメタと車両パラメタとに基づいて、車両の挙動に係る応答を出力する工程と、時系列で各々算出された中間計算パラメタの損失と応答の損失とを同時に最適化する工程と、を含む。 【選択図】図2
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公开(公告)号：JP2017151838A
公开(公告)日：2017-08-31
申请号：JP2016035175
申请日：2016-02-26
Applicant: トヨタ自動車株式会社 , 学校法人トヨタ学園
IPC: G06F17/30
Abstract: 【課題】単語と話題の関係の学習精度を向上することが可能な話題推定学習装置及び話題推定学習方法を提供する。 【解決手段】話題推定学習装置100は、学習用データベース101と、単語を単語ベクトルに変換する単語ベクトル変換器103と、話題を話題ベクトルに変換する話題ベクトル変換器104と、単語ベクトルを複数の推定話題ベクトルに変換する射影変換モジュール105と、話題ベクトルと複数の推定話題ベクトルとの類似度を算出する類似度算出器106と、類似度に基づいて、単語ベクトルが従属すべき従属クラスタを決定する判定器107と、推定話題ベクトルとの類似度が高い不正解の話題ベクトルと、推定話題ベクトルとの関係を負例関係として、従属クラスタに対応した射影行列を更新する射影行列更新器108と、を備えるものである。 【選択図】図1
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公开(公告)号：JP2018147351A
公开(公告)日：2018-09-20
申请号：JP2017043745
申请日：2017-03-08
Applicant: 株式会社豊田中央研究所 , 学校法人トヨタ学園
Abstract: 【課題】知識モデルを体系的に、汎用的な枠組みの中で、容易に解釈し得る形態で表現された情報として構築する。 【解決手段】知識モデル構築システム1は、当該分野の技術情報の用語を知識モデル21上の因子として抽出する因子抽出手段31と、抽出される因子の関係性を抽出する関係性抽出手段32と、抽出される因子の関係性を定型化して因子の相互関係の情報を生成する相互関係情報生成手段33と、抽出される因子の関係性、及び生成される因子の相互関係の情報に基づいて、因子の相互関係の強さを示す因子間の寄与度を算出する因子間寄与度算出手段34と、抽出される因子、抽出される因子の関係性、抽出される因子の相互関係の情報、及び算出される因子間の寄与度を所定の形式に従って記述し、知識モデル21に格納する知識モデル格納手段35と、を備える。 【選択図】図1
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公开(公告)号：JP2021071856A
公开(公告)日：2021-05-06
申请号：JP2019197302
申请日：2019-10-30
Applicant: 株式会社ジェイテクト , 学校法人トヨタ学園
Abstract: 【課題】知識モデルを精度よく且つ容易に構築することができる知識モデル構築システム及び知識モデル構築方法を提供すること。 【解決手段】制御装置10は、記憶装置2に記憶された知識モデルMを形成する基準因子4aの因子値及び接続因子4bの因子値を訓練データセットとし、複数のアルゴリズムを用いて機械学習を行う。これにより、制御装置10は、因子4間の相関についての複数の学習済みモデルを生成する。制御装置10は、生成した複数の学習済みモデルのうち、各々の学習済みモデルを用いて算出した接続因子4bの因子値が、接続因子4bの目標因子値に対する誤差が最小となる学習済みモデルを最適とし、学習済みモデルを接続条件7として知識モデルMに格納する。 【選択図】図7
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