データ処理装置、データ処理方法、及びプログラム

【課題】誤差を適切に考慮した処理を行う。
【解決手段】本体学習モジュール１０１は、データを学習する。誤差学習モジュール１０２は、データと、本体学習モジュール１０１がデータを再構成した再構成データとの誤差を学習する。また、本体学習モジュール１０１は、データの入力があると、そのデータを再構成して、再構成データを出力し、誤差学習モジュール１０２は、データと、再構成データとの誤差データを再構成して、再構成誤差データを出力する。そして、学習モジュール１００は、再構成データと、再構成誤差データとを加算して出力する。本発明は、例えば、ロボット等に適用できる。

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【特許請求の範囲】
【請求項１】
データを学習する学習処理を行うデータ処理装置において、
データを学習する本体学習モジュールと、
前記データと、前記本体学習モジュールが前記データを再構成した再構成データとの誤差を学習する誤差学習モジュールと
を有する学習モジュールを備える
データ処理装置。
【請求項２】
前記本体学習モジュールは、入力データの学習、及び、前記入力データに対して出力すべき出力データの学習を行い、
前記誤差学習モジュールは、前記入力データと、前記本体学習モジュールが前記入力データを再構成した再構成入力データとの誤差である入力誤差の学習、及び、前記出力データと、前記本体学習モジュールが前記出力データを再構成した再構成出力データとの誤差である出力誤差の学習を行う
請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項３】
前記本体学習モジュールは、
前記入力データの学習用のSOM(Self-Organization Map)である入力本体SOMと、前記出力データの学習用のSOMである出力本体SOMとのノードどうしが結合された本体入出力関係モデルを有し、
前記入力本体SOMの自己組織的な学習を、前記入力データを用いて行い、
前記出力本体SOMの自己組織的な学習を、前記出力データを用いて行い、
前記入力本体SOMを構成する複数のノードのうちの、前記入力データに対する勝者ノードと、前記出力本体SOMを構成する複数のノードのうちの、前記出力データに対する勝者ノードとの結合の度合いを強めるように、ノードどうしの結合の度合いを表す結合重みを更新し、
前記誤差学習モジュールは、
前記入力誤差の学習用のSOMである入力誤差SOMと、前記出力誤差の学習用のSOMである出力誤差SOMとのノードどうしが結合された誤差入出力関係モデルを有し、
前記入力誤差SOMの自己組織的な学習を、前記入力誤差を用いて行い、
前記出力誤差SOMの自己組織的な学習を、前記出力誤差を用いて行い、
前記入力誤差SOMを構成する複数のノードのうちの、前記入力誤差に対する勝者ノードと、前記出力誤差SOMを構成する複数のノードのうちの、前記出力誤差に対する勝者ノードとの結合の度合いを強めるように、ノードどうしの結合の度合いを表す結合重みを更新する
請求項２に記載のデータ処理装置。
【請求項４】
前記本体学習モジュールは、さらに、
前記入力本体SOMを構成する複数のノードの中から、前記入力データに対する勝者ノードを決定し、
前記入力本体SOMの勝者ノードを用いて、前記入力データを再構成して、前記再構成入力データを出力し、
前記入力本体SOMの勝者ノードとの結合が最も強い前記出力本体SOMのノードを用いて、前記入力データに対して出力すべき前記出力データを再構成して、前記再構成出力データを出力し、
前記誤差学習モジュールは、さらに、
前記入力誤差SOMを構成する複数のノードの中から、前記入力データと、前記本体学習モジュールが出力する前記再構成入力データとの前記入力誤差に対する勝者ノードを決定し、
前記入力誤差SOMの勝者ノードとの結合が最も強い前記出力誤差SOMのノードを用いて、前記出力誤差を再構成して、再構成出力誤差を出力し、
前記学習モジュールは、前記再構成出力データと、前記再構成出力誤差とを加算して出力する
請求項３に記載のデータ処理装置。
【請求項５】
前記本体学習モジュールは、
前記入力データの学習用のSOM(Self-Organization Map)である入力本体SOMと、前記出力データの学習用のSOMである出力本体SOMとのノードどうしが結合された本体入出力関係モデルを有し、
前記入力本体SOMを構成する複数のノードの中から、前記入力データに対する勝者ノードを決定し、
前記入力本体SOMの勝者ノードを用いて、前記入力データを再構成して、前記再構成入力データを出力し、
前記入力本体SOMの勝者ノードとの結合が最も強い前記出力本体SOMのノードを用いて、前記入力データに対して出力すべき前記出力データを再構成して、前記再構成出力データを出力し、
前記誤差学習モジュールは、
前記入力誤差の学習用のSOMである入力誤差SOMと、前記出力誤差の学習用のSOMである出力誤差SOMとのノードどうしが結合された誤差入出力関係モデルを有し、
前記入力誤差SOMを構成する複数のノードの中から、前記入力データと、前記本体学習モジュールが出力する前記再構成入力データとの前記入力誤差に対する勝者ノードを決定し、
前記入力誤差SOMの勝者ノードとの結合が最も強い前記出力誤差SOMのノードを用いて、前記出力誤差を再構成して、再構成出力誤差を出力し、
前記本体学習モジュールは、
前記入力本体SOMの自己組織的な学習を、前記再構成出力データと前記再構成出力誤差とを加算した加算データに対応する入力データである対応データを用いて行い、
前記出力本体SOMの自己組織的な学習を、前記加算データを用いて行い、
前記入力本体SOMを構成する複数のノードのうちの、前記対応データに対する勝者ノードと、前記出力本体SOMを構成する複数のノードのうちの、前記加算データに対する勝者ノードとの結合の度合いを強めるように、前記本体入出力関係モデルの前記結合重みを更新し、
前記誤差学習モジュールは、
前記入力誤差SOMの自己組織的な学習を、前記対応データと、前記本体学習モジュールが前記対応データを再構成した再構成対応データとの誤差を、前記入力誤差として用いて行い、
前記出力誤差SOMの自己組織的な学習を、前記加算データと、前記本体学習モジュールが前記加算データを再構成した再構成加算データとの誤差を、前記出力誤差として用いて行い、
前記入力誤差SOMを構成する複数のノードのうちの、前記入力誤差に対する勝者ノードと、前記出力誤差SOMを構成する複数のノードのうちの、前記出力誤差に対する勝者ノードとの結合の度合いを強めるように、前記誤差入出力関係モデルの前記結合重みを更新する
請求項２に記載のデータ処理装置。
【請求項６】
前記対応データが、前記再構成出力データに対応する入力データよりも、目標とする入力データに類似している場合に、
前記本体学習モジュールは、前記入力本体SOMの自己組織的な学習、前記出力本体SOMの自己組織的な学習、及び、前記本体入出力関係モデルの前記結合重みの更新を行い、
前記誤差学習モジュールは、前記入力誤差SOMの自己組織的な学習、前記出力誤差SOMの自己組織的な学習、及び、前記誤差入出力関係モデルの前記結合重みの更新を行う
請求項５に記載のデータ処理装置。
【請求項７】
前記本体学習モジュールは、さらに、
前記入力データを再構成して、前記再構成入力データを出力し、
前記入力データに対して出力すべき出力データを再構成して、前記再構成出力データを出力し、
前記誤差学習モジュールは、さらに、
前記入力データと、前記本体学習モジュールが前記入力データを再構成した再構成入力データとの誤差である入力誤差に対応する前記出力誤差を再構成して、再構成出力誤差を出力し、
前記学習モジュールは、前記再構成出力データと、前記再構成出力誤差とを加算して出力する
請求項２に記載のデータ処理装置。
【請求項８】
前記本体学習モジュールは、
前記入力データを再構成して、前記再構成入力データを出力し、
前記入力データに対して出力すべき前記出力データを再構成して、前記再構成出力データを出力し、
前記誤差学習モジュールは、
前記入力データと、前記本体学習モジュールが出力する前記再構成入力データとの前記入力誤差に対応する前記出力誤差を再構成して、再構成出力誤差を出力し、
前記本体学習モジュールは、
前記入力データの学習として、前記再構成出力データと前記再構成出力誤差とを加算した加算データに対応する入力データである対応データの学習を行い、
前記入力データの学習として、前記加算データの学習を行い、
前記誤差学習モジュールは、
前記入力誤差の学習として、前記対応データと、前記本体学習モジュールが前記対応データを再構成した再構成対応データとの誤差の学習を行い、
前記出力誤差の学習として、前記加算データと、前記本体学習モジュールが前記加算データを再構成した再構成加算データとの誤差の学習を行う
請求項２に記載のデータ処理装置。
【請求項９】
前記本体学習モジュールは、
前記データの学習用のSOM(Self-Organization Map)である本体SOMを有し、
前記本体SOMの自己組織的な学習を、前記データを用いて行い、
前記誤差学習モジュールは、
前記誤差の学習用のSOMである誤差SOMを有し、
前記誤差SOMの自己組織的な学習を、前記誤差を用いて行う
請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項１０】
前記本体学習モジュールは、さらに、
前記本体SOMを構成する複数のノードの中から、前記データに対する勝者ノードを決定し、
前記本体SOMの勝者ノードを用いて、前記データを再構成して、前記再構成データを出力し、
前記誤差学習モジュールは、さらに、
前記誤差SOMを構成する複数のノードの中から、前記データと、前記本体学習モジュールが出力する前記再構成データとの前記誤差に対する勝者ノードを決定し、
前記誤差SOMの勝者ノードを用いて、前記誤差を再構成して、再構成誤差を出力し、
前記学習モジュールは、前記再構成データと、前記再構成誤差とを加算して出力する
請求項９に記載のデータ処理装置。
【請求項１１】
前記本体学習モジュールは、さらに、前記データを再構成して、前記再構成データを出力し、
前記誤差学習モジュールは、さらに、前記データと、前記本体学習モジュールが出力する前記再構成データとの前記誤差を再構成して、再構成誤差を出力し、
前記学習モジュールは、前記再構成データと、前記再構成誤差とを加算して出力する
請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項１２】
データを学習する学習処理を行うデータ処理装置のデータ処理方法において、
データを学習する本体学習モジュールにおいて、前記データを学習し、
前記データと、前記本体学習モジュールが前記データを再構成した再構成データとの誤差を学習する誤差学習モジュールにおいて、前記誤差を学習する
ステップを含むデータ処理方法。
【請求項１３】
データを学習する学習処理を行うデータ処理装置として、コンピュータを機能させるプログラムにおいて、
データを学習する本体学習モジュールと、
前記データと、前記本体学習モジュールが前記データを再構成した再構成データとの誤差を学習する誤差学習モジュールと
を有する学習モジュールを備える
データ処理装置として、コンピュータを機能させるプログラム。
【請求項１４】
データを出力するデータ処理装置において、
入力データの学習、及び、前記入力データに対して出力すべき出力データの学習を行った前記本体学習モジュールと、
前記入力データと、前記本体学習モジュールが前記入力データを再構成した再構成入力データとの誤差である入力誤差の学習、及び、前記出力データと、前記本体学習モジュールが前記出力データを再構成した再構成出力データとの誤差である出力誤差の学習を行った誤差学習モジュールと
を有する学習モジュールを備え、
前記本体学習モジュールは、
前記入力データを再構成して、前記再構成入力データを出力し、
前記入力データに対して出力すべき出力データを再構成して、前記再構成出力データを出力し、
前記誤差学習モジュールは、
前記入力データと、前記本体学習モジュールが前記入力データを再構成した再構成入力データとの誤差である入力誤差に対応する前記出力誤差を再構成して、再構成出力誤差を出力し、
前記学習モジュールは、前記再構成出力データと、前記再構成出力誤差とを加算して出力する
データ処理装置。
【請求項１５】
前記本体学習モジュールは、
前記入力データの学習用のSOM(Self-Organization Map)である入力本体SOMと、前記出力データの学習用のSOMである出力本体SOMとのノードどうしが結合された本体入出力関係モデルを有し、
前記入力本体SOMを構成する複数のノードの中から、前記入力データに対する勝者ノードを決定し、
前記入力本体SOMの勝者ノードを用いて、前記入力データを再構成して、前記再構成入力データを出力し、
前記入力本体SOMの勝者ノードとの結合が最も強い前記出力本体SOMのノードを用いて、前記入力データに対して出力すべき前記出力データを再構成して、前記再構成出力データを出力し、
前記誤差学習モジュールは、
前記入力誤差の学習用のSOMである入力誤差SOMと、前記出力誤差の学習用のSOMである出力誤差SOMとのノードどうしが結合された誤差入出力関係モデルを有し、
前記入力誤差SOMを構成する複数のノードの中から、前記入力データと、前記本体学習モジュールが出力する前記再構成入力データとの前記入力誤差に対する勝者ノードを決定し、
前記入力誤差SOMの勝者ノードとの結合が最も強い前記出力誤差SOMのノードを用いて、前記出力誤差を再構成して、再構成出力誤差を出力し、
前記学習モジュールは、前記再構成出力データと、前記再構成出力誤差とを加算して出力する
請求項１４に記載のデータ処理装置。
【請求項１６】
データを出力するデータ処理装置のデータ処理方法において、
前記データ処理装置は、
入力データの学習、及び、前記入力データに対して出力すべき出力データの学習を行った前記本体学習モジュールと、
前記入力データと、前記本体学習モジュールが前記入力データを再構成した再構成入力データとの誤差である入力誤差の学習、及び、前記出力データと、前記本体学習モジュールが前記出力データを再構成した再構成出力データとの誤差である出力誤差の学習を行った誤差学習モジュールと
を有する学習モジュールを備え、
前記本体学習モジュールにおいて、
前記入力データを再構成して、前記再構成入力データを出力し、
前記入力データに対して出力すべき出力データを再構成して、前記再構成出力データを出力し、
前記誤差学習モジュールにおいて、
前記入力データと、前記本体学習モジュールが前記入力データを再構成した再構成入力データとの誤差である入力誤差に対応する前記出力誤差を再構成して、再構成出力誤差を出力し、
前記学習モジュールにおいて、前記再構成出力データと、前記再構成出力誤差とを加算して出力する
ステップを含むデータ処理方法。
【請求項１７】
データを出力するデータ処理装置として、コンピュータを機能させるプログラムにおいて、
入力データの学習、及び、前記入力データに対して出力すべき出力データの学習を行った前記本体学習モジュールと、
前記入力データと、前記本体学習モジュールが前記入力データを再構成した再構成入力データとの誤差である入力誤差の学習、及び、前記出力データと、前記本体学習モジュールが前記出力データを再構成した再構成出力データとの誤差である出力誤差の学習を行った誤差学習モジュールと
を有する学習モジュールを備え、
前記本体学習モジュールは、
前記入力データを再構成して、前記再構成入力データを出力し、
前記入力データに対して出力すべき出力データを再構成して、前記再構成出力データを出力し、
前記誤差学習モジュールは、
前記入力データと、前記本体学習モジュールが前記入力データを再構成した再構成入力データとの誤差である入力誤差に対応する前記出力誤差を再構成して、再構成出力誤差を出力し、
前記学習モジュールは、前記再構成出力データと、前記再構成出力誤差とを加算して出力する
データ処理装置として、コンピュータを機能させるプログラム。
【請求項１８】
データを出力するデータ処理装置において、
データを学習した本体学習モジュールと、
前記データと、前記本体学習モジュールが前記データを再構成した再構成データとの誤差を学習した誤差学習モジュールと
を有する学習モジュールを備え、
前記本体学習モジュールは、前記データを再構成して、前記再構成データを出力し、
前記誤差学習モジュールは、前記データと、前記本体学習モジュールが出力する前記再構成データとの前記誤差を再構成して、再構成誤差を出力し、
前記学習モジュールは、前記再構成データと、前記再構成誤差とを加算して出力する
データ処理装置。
【請求項１９】
前記本体学習モジュールは、
前記データの学習用のSOM(Self-Organization Map)である本体SOMを有し、
前記本体SOMを構成する複数のノードの中から、前記データに対する勝者ノードを決定し、
前記本体SOMの勝者ノードを用いて、前記データを再構成して、前記再構成データを出力し、
前記誤差学習モジュールは、
前記誤差の学習用のSOMである誤差SOMを有し、
前記誤差SOMを構成する複数のノードの中から、前記データと、前記本体学習モジュールが出力する前記再構成データとの前記誤差に対する勝者ノードを決定し、
前記誤差SOMの勝者ノードを用いて、前記誤差を再構成して、再構成誤差を出力し、
前記学習モジュールは、前記再構成データと、前記再構成誤差とを加算して出力する
請求項１８に記載のデータ処理装置。
【請求項２０】
データを出力するデータ処理装置のデータ処理方法において、
前記データ処理装置は、
データを学習した本体学習モジュールと、
前記データと、前記本体学習モジュールが前記データを再構成した再構成データとの誤差を学習した誤差学習モジュールと
を有する学習モジュールを備え、
前記本体学習モジュールにおいて、前記データを再構成して、前記再構成データを出力し、
前記誤差学習モジュールにおいて、前記データと、前記本体学習モジュールが出力する前記再構成データとの前記誤差を再構成して、再構成誤差を出力し、
前記学習モジュールにおいて、前記再構成データと、前記再構成誤差とを加算して出力する
ステップを含むデータ処理方法。
【請求項２１】
データを出力するデータ処理装置として、コンピュータを機能させるプログラムにおいて、
データを学習した本体学習モジュールと、
前記データと、前記本体学習モジュールが前記データを再構成した再構成データとの誤差を学習した誤差学習モジュールと
を有する学習モジュールを備え、
前記本体学習モジュールは、前記データを再構成して、前記再構成データを出力し、
前記誤差学習モジュールは、前記データと、前記本体学習モジュールが出力する前記再構成データとの前記誤差を再構成して、再構成誤差を出力し、
前記学習モジュールは、前記再構成データと、前記再構成誤差とを加算して出力する
データ処理装置として、コンピュータを機能させるプログラム。

【図１】