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公开(公告)号：JP2018190239A
公开(公告)日：2018-11-29
申请号：JP2017093205
申请日：2017-05-09
申请人： 公立大学法人県立広島大学
摘要： 【課題】クライアント装置とサーバ装置間の通信を深層学習が完了するまで保持する必要がなく、最新の学習結果をサーバ装置からクライアント装置にインターネットを通じてセキュアに提供する。 【解決手段】実施形態による深層学習自動学習システム1は、インターネットを介して接続されたクライアント装置100とサーバ装置200を備え、サーバ装置200は、バージョン管理情報を暗号化した暗号化学習バージョンデータをクライアント装置100にプッシュ通知するプッシュ通知部214を有し、クライアント装置100は、暗号化学習バージョンデータを復号化してバージョン管理情報を取得するバージョン管理情報取得部113と、バージョン管理情報に対応する学習結果データを既に取得しているか否かを判定し、取得していない場合はサーバ装置200に対して学習結果データの送信を要求するデータ要求部114と、を有する。 【選択図】図1
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公开(公告)号：JP2020004126A
公开(公告)日：2020-01-09
申请号：JP2018123615
申请日：2018-06-28
申请人： 公立大学法人県立広島大学 , 一般財団法人広島県環境保健協会
摘要： 【課題】ヘルスケアデータの所定の対象項目の値に影響を与える項目を高い精度で抽出する。 【解決手段】実施形態のヘルスケアデータ分析システム1は、複数のヘルスケアデータを含むデータセットを取得するデータセット取得部11と、前記複数のヘルスケアデータを、複数の正常ヘルスケアデータおよび複数の異常ヘルスケアデータに分けるデータ分類部12と、前記複数の正常ヘルスケアデータの各々から所定の対象項目に係るデータを除くことにより入力データセットを生成する入力データセット生成部13と、前記入力データセットおよび前記複数の正常ヘルスケアデータの前記対象項目に係るデータに基づいて、前記対象項目の値を出力する学習済みモデルを構築する深層学習部14と、前記学習済みモデルに基づいて前記複数の異常ヘルスケアデータの前記対象項目の値に影響を与えている項目を分析する分析部15とを備える。 【選択図】図2
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公开(公告)号：JP2019074946A
公开(公告)日：2019-05-16
申请号：JP2017200830
申请日：2017-10-17
申请人： 公立大学法人県立広島大学
IPC分类号： G06N3/08
摘要： 【課題】深層学習による異種データの学習時間を短縮する。 【解決手段】異種データ深層学習装置1は、隠れ層の隠れニューロンから安定特徴ニューロンを抽出する安定特徴ニューロン抽出部17と、安定特徴ニューロンの一つからCD法により可視ニューロンの出力値を求める可視ニューロン値算出部18と、複数の第1種類ブロックから第1種類候補ブロックを抽出し、複数の第2種類ブロックから第2種類候補ブロックを抽出する候補ブロック抽出部19と、まだ位置変更されていない第2種類候補ブロックの中でバイアスbに関する学習中振動が最も高いブロックが所定の第1種類候補ブロックから第1の距離範囲内にない場合、当該ブロックの位置を第1の距離範囲よりも短い第2の距離範囲内の位置に変更する候補ブロック位置変更部20と、を備える。 【選択図】図2
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