公开(公告)号：DE102014113988A1

公开(公告)日：2015-04-30

申请号：DE102014113988

申请日：2014-09-26

Applicant: IBM

Inventor： KATSUKI TAKAYUKI ,  MORIMURA TETSURO ,  YANAGISAWA HIROKI ,  TSUBOI YUTA

IPC: G06N5/00 ,  G06F15/18

Abstract: Problem Ein abgeändertes Modell zu erzeugen, in dem ein durch Daten, die spezifisch für Trainingsdaten sind, verursachter Vorhersagefehler aus einem aus den Trainingsdaten erzeugten Vorhersagemodell verringert wird. Mittel zum Lösen Es werden eine Erzeugungsvorrichtung, die auf der Grundlage von Trainingsdaten ein Vorhersagemodell erzeugt, ein Erzeugungsverfahren und ein Programm bereitgestellt. Die Erzeugungsvorrichtung beinhaltet eine Modellerzeugungseinheit, die ein trainiertes Modell erzeugt, das durch Trainieren unter Verwenden der Trainingsdaten Ausgabemerkmalwerte aus Eingabemerkmalwerten vorhersagt, und eine Modellabänderungseinheit, die Grade von Auswirkungen einiger der Eingabemerkmalwerte in dem erzeugten trainierten Modell verringert und die ein abgeändertes Modell erzeugt, das tatsächlich für die Testdaten verwendet wird.

公开(公告)号：DE112012003403T5

公开(公告)日：2014-05-08

申请号：DE112012003403

申请日：2012-07-27

Applicant: IBM

Inventor： MORIMURA TETSURO ,  IDE TSUYOSHI

IPC: G01M99/00

Abstract: Problem Bereitstellen eines Verfahrens, einer Vorrichtung und eines Computerprogramms zum Erkennen eines Auftretens einer Anomalie, das/die auch bei Schwankungen einer äußeren Umgebung Zufallsergebnisse ausschließen und objektiv beurteilen kann, ob eine Schwankung einer zu erkennenden physikalischen Größe abnormal ist oder nicht. Problemlösungsmittel Mehrere primäre Messwerte werden von einem Messziel erfasst, und für jeden der erfassten mehreren primären Messwerte wird durch optimales Lernen ein Referenzwert berechnet. Anhand der erfassten mehreren primären Messwerte und der mehreren entsprechenden Referenzwerte werden mehrere sekundäre Messwerte berechnet, die das Ergebnis eines Subtrahierens der Referenzwerte von den entsprechenden mehreren primären Messwerten sind. Eine Beziehungsmatrix, die wechselseitige Beziehungen zwischen den berechneten mehreren sekundären Messwerten angibt, wird berechnet und die Anomalie-Bewertungszahl, die das Ausmaß der Abnormität des Messziels angibt, wird für jeden der sekundären Messwerte berechnet, indem der sekundäre Messwert mit einem auf der Grundlage der berechneten Beziehungsmatrix und der anderen sekundären Messwerte berechneten Vorhersagewert verglichen wird.

公开(公告)号：AU2021219995A1

公开(公告)日：2022-07-14

申请号：AU2021219995

申请日：2021-02-04

Applicant: IBM

Inventor： MORIMURA TETSURO

IPC: G06N3/04

Abstract: A technique for training a model includes obtaining a training example for a model having model parameters stored on one or more computer readable storage mediums operably coupled to the hardware processor. The training example includes an outcome and features to explain the outcome. A gradient is calculated with respect to the model parameters of the model using the training example. Two estimates of a moment of the gradient with two different time constants are computed for the same type of the moment using the gradient. Using a hardware processor, the model parameters of the model are updated using the two estimates of the moment with the two different time constants to reduce errors while calculating the at least two estimates of the moment of the gradient.

公开(公告)号：GB2507934A

公开(公告)日：2014-05-14

申请号：GB201404370

申请日：2012-07-27

Applicant: IBM

Inventor： IDE TSUYOSHI ,  MORIMURA TETSURO

IPC: G01M99/00 ,  G07C3/00 ,  G07C5/00

Abstract: Provided are a method, a device and a computer program for detecting the occurrence of abnormality, wherein even when fluctuations occur in an external environment, it is possible to eliminate arbitrariness and objectively determine whether or not fluctuations in the physical quantity of an object to be detected are abnormal. A plurality of primary measurement values are acquired from an object to be measured, and reference values corresponding to the acquired plurality of primary measurement values are calculated for the respective primary measurement values by optimum learning. On the basis of the acquired plurality of primary measurement values and the plurality of reference values corresponding thereto, a plurality of secondary measurement values obtained by subtracting, from the plurality of primary measurement values, the reference values corresponding thereto are calculated, respectively. A relation matrix indicating a mutual relation between the calculated plurality of secondary measurement values is calculated, and with respect to each of the secondary measurement values, a predicted value calculated on the basis of the calculated relation matrix and the other secondary measurement values and the secondary measurement value are compared to calculate an abnormality degree indicating the degree of abnormality of the object to be measured.

公开(公告)号：DE112021000282T5

公开(公告)日：2022-09-22

申请号：DE112021000282

申请日：2021-02-04

Applicant: IBM

Inventor： MORIMURA TETSURO

IPC: G06N3/08 ,  G06N20/00

Abstract: Eine Technik zum Trainieren eines Modells umfasst ein Erhalten eines Trainingsbeispiels für ein Modell mit Modellparametern, die auf einem oder mehreren durch einen Computer lesbaren, funktionsmäßig mit dem Hardware-Prozessor verbundenen Speichermedien gespeichert sind. Das Trainingsbeispiel umfasst ein Ergebnis und Merkmale zur Erklärung des Ergebnisses. Es wird ein Gradient in Bezug auf die Modellparameter des Modells unter Verwendung des Trainingsbeispiels berechnet. Es werden zwei Schätzungen eines Moments des Gradienten mit zwei verschiedenen Zeitkonstanten für denselben Typ des Moments unter Verwendung des Gradienten berechnet. Unter Verwendung eines Hardware-Prozessors werden die Modellparameter des Modells unter Verwendung der zwei Schätzungen des Moments mit den zwei verschiedenen Zeitkonstanten aktualisiert, um Fehler zu verringern, während die mindestens zwei Schätzungen des Moments des Gradienten berechnet werden.