JP6806412B2 - パターン認識に適用可能なモデルを最適化するための方法および装置ならびに端末デバイス - Google Patents
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- 端末デバイスが、サーバにより供給されたユニバーサルモデルを受信する段階であって、前記ユニバーサルモデルは、少なくとも1つの端末デバイスによりアップロードされたサンプルに従って、前記サーバにより取得され、前記ユニバーサルモデルは、元の特徴パラメータを含む、段階と、
前記ユニバーサルモデルを用いてターゲット情報を認識し、複数のローカルサンプルを収集する段階と、
モデル最適化条件が満たされた場合、第1のトレーニングアルゴリズムに基づいて前記複数のローカルサンプルに従って前記元の特徴パラメータを補正して新しい特徴パラメータを取得する段階であり、前記第1のトレーニングアルゴリズムは、前記サーバにより前記ユニバーサルモデルを取得するために用いられるトレーニングアルゴリズムと同一の機械学習アルゴリズムである、段階と、
第2のトレーニングアルゴリズムに従って前記新しい特徴パラメータを前記ユニバーサルモデルに取り込んで、前記ユニバーサルモデルを最適化する段階と
を備え、前記最適化されたユニバーサルモデルは前記端末デバイスによるパターン認識に適用される、方法。 - 前記モデル最適化条件は、
ローカルサンプルの数が予め設定された数に達していること、現在時刻が予め設定された時刻に達していること、前記端末デバイスが予め設定された状態であること、または前記端末デバイスの属性値が予め設定された閾値に達していること
のうちの1または複数を含む、
請求項1に記載の方法。 - 前記第1のトレーニングアルゴリズムは、
隠れマルコフモデル(HMM)トレーニングアルゴリズム、前向きアルゴリズム、ビタビアルゴリズム、前向き後ろ向きアルゴリズム、期待値最大化(EM)アルゴリズム、ディープニューラルネットワーク(DNN)アルゴリズム、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アルゴリズムまたは再帰型ニューラルネットワーク(RNN)アルゴリズム
のうちの1または複数を含む、
請求項1または2に記載の方法。 - 受信ユニットと、処理ユニットと、取得ユニットと、最適化ユニットとを備え、
前記受信ユニットは、サーバにより供給されたユニバーサルモデルを受信するように構成され、前記ユニバーサルモデルは、少なくとも1つの端末デバイスによりアップロードされたサンプルに従って、前記サーバにより取得され、前記ユニバーサルモデルは、元の特徴パラメータを含み、
前記処理ユニットは、前記受信ユニットにより受信された前記ユニバーサルモデルを用いることによりターゲット情報を認識し、複数のローカルサンプルを収集するように構成され、
前記取得ユニットは、モデル最適化条件が満たされた場合、第1のトレーニングアルゴリズムに基づいて前記複数のローカルサンプルに従って前記元の特徴パラメータを補正して新しい特徴パラメータを取得するように構成され、前記第1のトレーニングアルゴリズムは、前記サーバにより前記ユニバーサルモデルを取得するために用いられるトレーニングアルゴリズムと同一の機械学習アルゴリズムであり、
前記最適化ユニットは、第2のトレーニングアルゴリズムに従って前記新しい特徴パラメータを前記ユニバーサルモデルに取り込んで、前記ユニバーサルモデルを最適化するように構成され、
前記最適化されたユニバーサルモデルをパターン認識に適用する、装置。 - 前記モデル最適化条件は、
ローカルサンプルの数が予め設定された数に達していること、現在時刻が予め設定された時刻に達していること、端末デバイスが予め設定された状態であること、または前記端末デバイスの属性値が予め設定された閾値に達していること
のうちの1または複数を含む、
請求項4に記載の装置。 - 前記第1のトレーニングアルゴリズムは、
隠れマルコフモデル(HMM)トレーニングアルゴリズム、前向きアルゴリズム、ビタビアルゴリズム、前向き後ろ向きアルゴリズム、期待値最大化(EM)アルゴリズム、ディープニューラルネットワーク(DNN)アルゴリズム、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アルゴリズムまたは再帰型ニューラルネットワーク(RNN)アルゴリズム
のうちの1または複数を含む、
請求項4または5に記載の装置。 - 送受信機と、処理回路とを備え、
前記送受信機は、サーバにより供給されたユニバーサルモデルを受信するように構成され、前記ユニバーサルモデルは、少なくとも1つの端末デバイスによりアップロードされたサンプルに従って、前記サーバにより取得され、前記ユニバーサルモデルは、元の特徴パラメータを含み、
前記処理回路は、
前記ユニバーサルモデルを用いることによりターゲット情報を認識し、複数のローカルサンプルを収集し、
モデル最適化条件が満たされた場合、第1のトレーニングアルゴリズムに基づいて前記複数のローカルサンプルに従って前記元の特徴パラメータを補正して新しい特徴パラメータを取得し、前記第1のトレーニングアルゴリズムは、前記サーバにより前記ユニバーサルモデルを取得するために用いられるトレーニングアルゴリズムと同一の機械学習アルゴリズムであり、かつ、
第2のトレーニングアルゴリズムに従って前記新しい特徴パラメータを前記ユニバーサルモデルに取り込んで、前記ユニバーサルモデルを最適化するように構成され、
前記最適化されたユニバーサルモデルは前記端末デバイスによるパターン認識に適用される、端末デバイス。 - 前記モデル最適化条件は、
ローカルサンプルの数が予め設定された数に達していること、現在時刻が予め設定された時刻に達していること、前記端末デバイスが予め設定された状態であること、または前記端末デバイスの属性値が予め設定された閾値に達していること
のうちの1または複数を含む、
請求項7に記載の端末デバイス。 - 前記第1のトレーニングアルゴリズムは、
隠れマルコフモデル(HMM)トレーニングアルゴリズム、前向きアルゴリズム、ビタビアルゴリズム、前向き後ろ向きアルゴリズム、期待値最大化(EM)アルゴリズム、ディープニューラルネットワーク(DNN)アルゴリズム、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アルゴリズムまたは再帰型ニューラルネットワーク(RNN)アルゴリズム
のうちの1または複数を含む、
請求項7または8に記載の端末デバイス。 - 前記処理回路は、ニューラル処理ユニット(NPU)または専用デジタル信号プロセッサ(DSP)を有する、
請求項7から9のいずれか一項に記載の端末デバイス。
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