用于机器学习的系统和方法技术方案

本公开涉及用于机器学习的系统和方法。例如，一种处理系统包括：接收电路(1)，用于接收来自外部连接的传感器的输入信号；预期信号生成电路(4)，用于自动地生成用于学习电路(5)的教学信号；学习电路(5)，用于计算神经网络模型的权重值、偏移值等，以根据由预期信号生成电路(4)生成的教学信号和来自接收电路(1)的信号形成预期信号；推理电路(2)，用于基于由学习电路(5)生成的神经网络模型的学习模型执行信号处理；以及有效性验证电路(3’)，用于执行推理电路(2)的输出信号与用于比较的预期信号之间的相似性计算。

【技术实现步骤摘要】
用于机器学习的系统和方法相关申请的交叉参考于2018年12月27日提交的日本专利申请第2018-243998号的包括说明书、附图和摘要的公开通过引用并入本文。
本公开涉及用于机器学习的系统和方法。
技术介绍
公开了针对机器学习自动生成教学信号的一些方法。例如，日本未审查专利申请公开JP6-266398公开了一种具有生成教学信号的单元的神经网络模型学习装置。此外，日本未审查专利申请公开JP7-21378公开了一种具有生成教学信号的自动生成装置的图像识别装置。
技术实现思路
然而，由于JP6-266398中公开的教学信号生成单元生成作为教学信号发送给神经网络模型计算单元的学习模式的对应类别的数目，该类别是识别目标词汇，因此仅生成预定的教学信号。此外，JP7-21378中公开的图像识别装置没有公开用于处理不能通过层级神经网络模型操作装置正确处理的输入信号的情况的方法。本专利技术的一个目的在于在使用神经网络模型的信号处理中更容易获得期望结果。将从说明书和附图的描述中明白其他目的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种处理系统，包括：/n机器学习电路，被配置为基于第一训练信号来训练神经网络模型，并且被配置为利用所述神经网络模型来处理输入信号；/n比较电路，被配置为将所述机器学习电路的输出信号与用于比较的信号进行比较；以及/n生成电路，被配置为基于所述比较电路的输出信号生成将被提供给所述机器学习电路的第二训练信号。/n

【技术特征摘要】
20181227 JP 2018-2439981.一种处理系统，包括：
机器学习电路，被配置为基于第一训练信号来训练神经网络模型，并且被配置为利用所述神经网络模型来处理输入信号；
比较电路，被配置为将所述机器学习电路的输出信号与用于比较的信号进行比较；以及
生成电路，被配置为基于所述比较电路的输出信号生成将被提供给所述机器学习电路的第二训练信号。


2.根据权利要求1所述的处理系统，其中所述比较电路的输出信号训练所述神经网络模型。


3.一种处理系统，包括：
机器学习电路，被配置为基于第一训练信号来训练神经网络模型，并且被配置为利用所述神经网络模型来处理输入信号；
第一比较电路，被配置为将所述机器学习电路的输出信号与用于比较的信号进行比较；
生成电路，被配置为基于所述第一比较电路的输出信号生成将被提供给所述机器学习电路的第二训练信...

【专利技术属性】
技术研发人员：若山康司，
申请(专利权)人：瑞萨电子株式会社，
类型：发明
国别省市：日本;JP