A model generation device according to one aspect of the present invention uses machine learning to train a retrieval module such that, for each training data set, a route retrieved by the retrieval module through the application of a training map as an input map matches a recommended route indicated by correct answer information. During the machine learning, the model generation device computes an extraction operation and selection operation without modification in a forward-propagation phase and, in a backpropagation phase, substitutes the extraction operation and selection operation with respective differentiable alternative operations and uses derivative calculation of the alternative operations that the extraction operation and selection operation have been substituted with to calculate approximated gradients respectively corresponding to the derivative calculation of the extraction operation and the derivative calculation of the selection operation.

    Un dispositif de génération de modèle selon un aspect de la présente invention utilise l'apprentissage machine pour entraîner un module de récupération de telle sorte que, pour chaque ensemble de données d'entraînement, un itinéraire récupéré par le module de récupération par le biais de l'application d'une carte d'entraînement en tant que carte d'entrée concorde avec un itinéraire recommandé indiqué par des informations de réponse correcte. Pendant l'apprentissage machine, le dispositif de génération de modèle calcule une opération d'extraction et une opération de sélection sans modification dans une phase de propagation vers l'avant et, dans une phase de propagation vers l'arrière, substitue l'opération d'extraction et l'opération de sélection par des opérations alternatives différentiables respectives et utilise un calcul de dérivée des opérations alternatives par lesquelles l'opération d'extraction et l'opération de sélection ont été substituées pour calculer des gradients approximés correspondant respectivement au calcul de dérivée de l'opération d'extraction et au calcul de dérivée de l'opération de sélection.

    本発明の一側面に係るモデル生成装置は、機械学習により、各学習データセットについて、訓練マップを入力マップとして与えることで探索モジュールにより探索される経路が正解情報により示される推奨経路に適合するように探索モジュールを訓練する。モデル生成装置は、機械学習の間、順伝播のフェーズでは、抽出する演算及び選択する演算をそのまま計算するのに対して、逆伝播のフェーズでは、抽出する演算及び選択する演算それぞれを微分可能な代替演算に置き換え、置き換えられた代替演算の微分計算により、抽出する演算及び選択する演算それぞれの微分計算に対応する近似勾配を算出する。


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    Title :

    MODEL GENERATION DEVICE, ROUTE RETRIEVAL DEVICE, MODEL GENERATION METHOD, AND MODEL GENERATION PROGRAM


    Additional title:

    DISPOSITIF DE GÉNÉRATION DE MODÈLE, DISPOSITIF DE RÉCUPÉRATION D'ITINÉRAIRE, PROCÉDÉ DE GÉNÉRATION DE MODÈLE ET PROGRAMME DE GÉNÉRATION DE MODÈLE
    モデル生成装置、経路探索装置、モデル生成方法、及びモデル生成プログラム


    Contributors:

    Publication date :

    2022-02-03


    Type of media :

    Patent


    Type of material :

    Electronic Resource


    Language :

    Japanese


    Classification :

    IPC:    G01C Messen von Entfernungen, Höhen, Neigungen oder Richtungen , MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS / G08G Anlagen zur Steuerung, Regelung oder Überwachung des Verkehrs , TRAFFIC CONTROL SYSTEMS







    ROUTE GENERATION DEVICE, ROUTE GENERATION METHOD, AND ROUTE GENERATION PROGRAM

    HIRATA AKIRA / SUGAMA YASUSHI / HASEGAWA TAKEFUMI et al. | European Patent Office | 2022

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