(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
前世代の遺伝子に対して、選択処理、交差処理、突然変異処理、およびランダム生成処理を行うことにより、次世代の遺伝子を生成する遺伝的アルゴリズムを用い、複数次元の数値を含むマトリクスとして表現される検出用データに対応する目的特徴量を演算するための目的特徴量計算式および特徴抽出式リストを生成する情報処理装置において、
前記マトリクスとして表現される学習用データ、および前記学習用データに対応する教師データとしての目的特徴量を取得する取得手段と、
複数のオペレータから成る特徴抽出式を複数含む次世代の前記特徴抽出式リストを、前世代の前記特徴抽出式リストに含まれる複数の特徴抽出式を前記遺伝子とみなし、前記特徴抽出式に対して計算される評価値に基づいた前記遺伝的アルゴリズムを用いて前世代の前記特徴抽出式リストを更新することにより生成する特徴抽出式リスト生成手段と、
生成された前記特徴抽出式リストに含まれる各特徴抽出式に、前記学習用データを入力して、前記学習用データに対応する複数の特徴量を計算する特徴量計算手段と、
計算された前記学習用データに対応する複数の特徴量の全てを用いて、前記教師データとしての前記目的特徴量を推定するための所定の機械学習により、前記目的特徴量計算式を生成する目的特徴量計算式生成手段と、
前記特徴抽出式リストに含まれる各特徴抽出式の評価値として、生成された前記目的特徴量計算式における前記複数の特徴量それぞれの寄与率を所定の寄与率算出方法により算出する寄与率算出手段と
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記目的特徴量計算式生成手段は、各特徴抽出式に前記学習用データを入力して計算した前記複数の特徴量と線形結合係数との線形結合によって前記目的特徴量計算式を表現した場合に、前記教師データとしての前記目的特徴量を用いた線形判別または線形回帰を行うことにより前記目的特徴量計算式を生成し、
前記寄与率算出手段は、前記特徴抽出式リストに含まれる各特徴抽出式の前記評価値として、生成される各目的特徴量抽出式における、対応する特徴量の寄与率を合計した合計寄与率を計算する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
生成された前記目的特徴量計算式、および生成された最後の世代の前記特徴抽出式リストを出力する出力手段を
更に備える請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記出力手段は、生成された前記目的特徴量計算式により得られる演算結果が、取得された前記教師データに対して所定の精度に達した場合、その世代の前記目的特徴量計算式、および前記特徴抽出式リストを出力する
請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
出力された前記目的特徴量計算式、および前記最後の世代の前記特徴抽出式リストを用いて、前記検出用データに対応する目的特徴量を演算する目的特徴量演算手段を
更に備える請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記目的特徴量計算式生成手段は、前記目的特徴量計算式において、前記特徴抽出式の計算結果である前記特徴量に乗算される線形結合係数が０であるか否かを遺伝子とし、前記線形結合係数に基づいた前記目的特徴量計算式を用いて前記教師データとしての前記目的特徴量を推定し、推定結果を評価関数で評価した場合の評価値を用いた遺伝的アルゴリズムを用いて、前記特徴量計算式を生成する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前世代の遺伝子に対して、選択処理、交差処理、突然変異処理、およびランダム生成処理を行うことにより、次世代の遺伝子を生成する遺伝的アルゴリズムを用い、複数次元の数値を含むマトリクスとして表現される検出用データに対応する目的特徴量を演算するための目的特徴量計算式および特徴抽出式リストを生成する情報処理装置の情報処理方法において、
前記マトリクスとして表現される学習用データ、および前記学習用データに対応する教師データとしての目的特徴量を取得する取得ステップと、
複数のオペレータから成る特徴抽出式を複数含む次世代の前記特徴抽出式リストを、前世代の前記特徴抽出式リストに含まれる複数の特徴抽出式を前記遺伝子とみなし、前記特徴抽出式に対して計算される評価値に基づいた前記遺伝的アルゴリズムを用いて前世代の前記特徴抽出式リストを更新することにより生成する特徴抽出式リスト生成ステップと、
生成された前記特徴抽出式リストに含まれる各特徴抽出式に、前記学習用データを入力して、前記学習用データに対応する複数の特徴量を計算する特徴量計算ステップと、
計算された前記学習用データに対応する複数の特徴量の全てを用いて、前記教師データとしての前記目的特徴量を推定するための所定の機械学習により、前記目的特徴量計算式を生成する目的特徴量計算式生成ステップと、
前記特徴抽出式リストに含まれる各特徴抽出式の評価値として、生成された前記目的特徴量計算式における前記複数の特徴量それぞれの寄与率を所定の寄与率算出方法により算出する寄与率算出ステップと
を含む情報処理方法。
【請求項８】
前世代の遺伝子に対して、選択処理、交差処理、突然変異処理、およびランダム生成処理を行うことにより、次世代の遺伝子を生成する遺伝的アルゴリズムを用い、複数次元の数値を含むマトリクスとして表現される検出用データに対応する目的特徴量を演算するための目的特徴量計算式および特徴抽出式リストを生成する情報処理装置の制御用のプログラムにおいて、
前記マトリクスとして表現される学習用データ、および前記学習用データに対応する教師データとしての目的特徴量を取得する取得ステップと、
複数のオペレータから成る特徴抽出式を複数含む次世代の前記特徴抽出式リストを、前世代の前記特徴抽出式リストに含まれる複数の特徴抽出式を前記遺伝子とみなし、前記特徴抽出式に対して計算される評価値に基づいた前記遺伝的アルゴリズムを用いて前世代の前記特徴抽出式リストを更新することにより生成する特徴抽出式リスト生成ステップと、
生成された前記特徴抽出式リストに含まれる各特徴抽出式に、前記学習用データを入力して、前記学習用データに対応する複数の特徴量を計算する特徴量計算ステップと、
計算された前記学習用データに対応する複数の特徴量の全てを用いて、前記教師データとしての前記目的特徴量を推定するための所定の機械学習により、前記目的特徴量計算式を生成する目的特徴量計算式生成ステップと、
前記特徴抽出式リストに含まれる各特徴抽出式の評価値として、生成された前記目的特徴量計算式における前記複数の特徴量それぞれの寄与率を所定の寄与率算出方法により算出する寄与率算出ステップと
を含む処理を情報処理装置のコンピュータに実行させるプログラム。
【請求項９】
請求項８に記載のプログラムが記録されている記録媒体。
【請求項１０】
複数次元の数値を含むマトリクスとして表現される検出用データに対応する目的特徴量を演算する演算装置において、
前記検出用データを取得する第１の取得手段と、
目的特徴量計算式、および特徴抽出式リストを取得する第２の取得手段と、
取得された前記特徴抽出式リストに含まれる特徴量抽出式に前記検出用データを入力し、その結果得られる複数の特徴量を前記目的特徴量計算式に入力して前記目的特徴量を演算する目的特徴量演算手段と
を備え、
前記第２の取得手段は、
前世代の遺伝子に対して、選択処理、交差処理、突然変異処理、およびランダム生成処理を行うことにより、次世代の遺伝子を生成する遺伝的アルゴリズムを用い、複数次元の数値を含むマトリクスとして表現される検出用データに対応する目的特徴量を演算するための目的特徴量計算式を生成する情報処理装置であって、
前記マトリクスとして表現される学習用データ、および前記学習用データに対応する教師データとしての目的特徴量を取得する取得手段と、
複数のオペレータから成る特徴抽出式を複数含む次世代の特徴抽出式リストを、前世代の前記特徴抽出式リストに含まれる複数の特徴抽出式を前記遺伝子とみなし、前記特徴抽出式に対して計算される評価値に基づいた前記遺伝的アルゴリズムを用いて前世代の前記特徴抽出式リストを更新することにより生成する特徴抽出式リスト生成手段と、
生成された前記特徴抽出式リストに含まれる各特徴抽出式に、前記学習用データを入力して、前記学習用データに対応する複数の特徴量を計算する特徴量計算手段と、
計算された前記学習用データに対応する複数の特徴量の全てを用いて、前記教師データとしての前記目的特徴量を推定するための所定の機械学習により、前記目的特徴量計算式を生成する目的特徴量計算式生成手段と、
前記特徴抽出式リストに含まれる各特徴抽出式の評価値として、生成された前記目的特徴量計算式における前記複数の特徴量それぞれの寄与率を所定の寄与率算出方法により算出する寄与率算出手段とを備える情報処理装置
から前記目的特徴量計算式、および前記特徴抽出式リストを取得する
演算装置。
【請求項１１】
複数次元の数値を含むマトリクスとして表現される検出用データに対応する目的特徴量を演算する演算装置の演算方法において、
前記検出用データを取得する第１の取得ステップと、
目的特徴量計算式、および特徴抽出式リストを取得する第２の取得ステップと、
取得された前記特徴抽出式リストに含まれる特徴量抽出式に前記検出用データを入力し、その結果得られる複数の特徴量を前記目的特徴量計算式に入力して前記目的特徴量を演算する目的特徴量演算ステップと
を含み、
前記第２の取得ステップは、
前世代の遺伝子に対して、選択処理、交差処理、突然変異処理、およびランダム生成処理を行うことにより、次世代の遺伝子を生成する遺伝的アルゴリズムを用い、複数次元の数値を含むマトリクスとして表現される検出用データに対応する目的特徴量を演算するための目的特徴量計算式を生成する情報処理装置であって、
前記マトリクスとして表現される学習用データ、および前記学習用データに対応する教師データとしての目的特徴量を取得する取得手段と、
複数のオペレータから成る特徴抽出式を複数含む次世代の特徴抽出式リストを、前世代の前記特徴抽出式リストに含まれる複数の特徴抽出式を前記遺伝子とみなし、前記特徴抽出式に対して計算される評価値に基づいた前記遺伝的アルゴリズムを用いて前世代の前記特徴抽出式リストを更新することにより生成する特徴抽出式リスト生成手段と、
生成された前記特徴抽出式リストに含まれる各特徴抽出式に、前記学習用データを入力して、前記学習用データに対応する複数の特徴量を計算する特徴量計算手段と、
計算された前記学習用データに対応する複数の特徴量の全てを用いて、前記教師データとしての前記目的特徴量を推定するための所定の機械学習により、前記目的特徴量計算式を生成する目的特徴量計算式生成手段と、
前記特徴抽出式リストに含まれる各特徴抽出式の評価値として、生成された前記目的特徴量計算式における前記複数の特徴量それぞれの寄与率を所定の寄与率算出方法により算出する寄与率算出手段とを備える情報処理装置
から前記目的特徴量計算式、および前記特徴抽出式リストを取得する
演算方法。
【請求項１２】
複数次元の数値を含むマトリクスとして表現される検出用データに対応する目的特徴量を演算する演算装置の制御用のプログラムにおいて、
前記検出用データを取得する第１の取得ステップと、
目的特徴量計算式、および特徴抽出式リストを取得する第２の取得ステップと、
取得された前記特徴抽出式リストに含まれる特徴量抽出式に前記検出用データを入力し、その結果得られる複数の特徴量を前記目的特徴量計算式に入力して前記目的特徴量を演算する目的特徴量演算ステップと
を含み、
前記第２の取得ステップは、
前世代の遺伝子に対して、選択処理、交差処理、突然変異処理、およびランダム生成処理を行うことにより、次世代の遺伝子を生成する遺伝的アルゴリズムを用い、複数次元の数値を含むマトリクスとして表現される検出用データに対応する目的特徴量を演算するための目的特徴量計算式を生成する情報処理装置であって、
前記マトリクスとして表現される学習用データ、および前記学習用データに対応する教師データとしての目的特徴量を取得する取得手段と、
複数のオペレータから成る特徴抽出式を複数含む次世代の特徴抽出式リストを、前世代の前記特徴抽出式リストに含まれる複数の特徴抽出式を前記遺伝子とみなし、前記特徴抽出式に対して計算される評価値に基づいた前記遺伝的アルゴリズムを用いて前世代の前記特徴抽出式リストを更新することにより生成する特徴抽出式リスト生成手段と、
生成された前記特徴抽出式リストに含まれる各特徴抽出式に、前記学習用データを入力して、前記学習用データに対応する複数の特徴量を計算する特徴量計算手段と、
計算された前記学習用データに対応する複数の特徴量の全てを用いて、前記教師データとしての前記目的特徴量を推定するための所定の機械学習により、前記目的特徴量計算式を生成する目的特徴量計算式生成手段と、
前記特徴抽出式リストに含まれる各特徴抽出式の評価値として、生成された前記目的特徴量計算式における前記複数の特徴量それぞれの寄与率を所定の寄与率算出方法により算出する寄与率算出手段とを備える情報処理装置
から前記目的特徴量計算式、および前記特徴抽出式リストを取得する
処理を演算装置のコンピュータに実行させるプログラム。
【請求項１３】
請求項１２に記載のプログラムが記録されている記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法、演算装置、演算方法、プログラム、および記録媒体に関し、特に、対象問題を解くために適した遺伝子の組を解として求める場合に用いて好適な、情報処理装置、情報処理方法、演算装置、演算方法、プログラム、および記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
ある問題に対する近似解を求めるアルゴリズムのうちの一つとして、遺伝的探索方法が用いられている。
【０００３】
従来の遺伝的探索方法は、まず、データ（解の候補）を遺伝子で表現し、遺伝子を複数用意して、遺伝子毎に独立して評価値を計算する。そして、評価値の高い遺伝子ほど優先的に次世代に選択されたり、交差や突然変異の種として用いられるものとして、世代を進めることにより、解を探索するものである。
【０００４】
図１を用いて、従来の遺伝的探索方法について説明する。
【０００５】
あらかじめ、所定数ｍ個の遺伝子、すなわち、解の候補が入る集合を二つ用意する。以下、この二つの集合を「現世代」、「次世代」と称する。まず、第１世代目においては、現世代にｍ個の遺伝子がランダムに生成される。そして、評価関数により、現世代の各遺伝子の評価値がそれぞれ計算される。
【０００６】
現世代のｍ個の遺伝子のそれぞれに評価値が与えられた後、これを基に、交差、突然変異、および、コピーの操作が行われ、また、新たな遺伝子のランダム作成が行われて、その結果が、次世代のｍ個の遺伝子として保存される。交差、突然変異、および、コピーの操作、並びに、新たな遺伝子のランダムな作成は、それぞれ、所定の割合で実行される。
【０００７】
まず、交差とは、生物が交配によって子孫を残すことをモデル化したもので、現世代の遺伝子を２つ選択し、遺伝子の一部を入れ替えて、次世代の遺伝子を生成する操作である。交差には、１点交差、２点交差、多点交差など、交差点の選択方法などにより、複数の方法がある。突然変異とは、生物に見られる遺伝子の突然変異をモデル化したものであり、現世代の遺伝子を１つ選択し、選択された遺伝子の一部を変化させる操作である。そして、コピーとは、現世代の遺伝子を１つ選択し、選択された遺伝子を、そのまま次世代の遺伝子として保存する操作である。
【０００８】
交差、突然変異、および、コピーのいずれの操作が行われる場合でも、現世代の遺伝子の選択処理が行われる。遺伝子の選択は、現世代の遺伝子の評価値に基づいて、評価値が高いものが優先的に選択されるようなアルゴリズムを適用することにより行われる。この選択のためのアルゴリズムとしては、例えば、ランキング選択、トーナメント選択、エリート選択などの複数のアルゴリズムが提唱されている。
【０００９】
図１に示される例について説明する。まず、現世代の遺伝子のうち、評価値が０．８の遺伝子番号２および評価値が０．６の遺伝子番号５が、評価値が高い遺伝子として優先的に選択されて、次世代にコピーされている。また、現世代の遺伝子のうち、評価値が０．８の遺伝子番号２が、評価値が高い遺伝子として優先的に選択されて、突然変異され、突然変異により生成された遺伝子が、次世代に保存されている。また、現世代の遺伝子のうち、評価値が０．８の遺伝子番号２および評価値が０．６の遺伝子番号５が、評価値が高い遺伝子として優先的に選択されて、交差され、交差により生成された遺伝子が、次世代に保存されている。そして、所定の割合の遺伝子がランダムに生成されて、次世代の遺伝子として保存されている。
【００１０】
そして、次世代の遺伝子が揃った後、その遺伝子群を現世代の遺伝子とし、現世代の各遺伝子の評価値がそれぞれ計算されて、評価値に基づいて、交差、突然変異、および、コピーの操作が行われ、また、新たな遺伝子のランダム作成が行われて、その結果が、次世代のｍ個の遺伝子として保存される。そして、最も良い評価値がそれ以上良い値とならなくなった場合、または、予め定められた所定の回数だけ世代が交代した場合、最終的に、現世代の中で最も評価値の高い遺伝子が「解」として出力される。
【００１１】
例えば、楽曲データなどのコンテンツデータから、対応する特徴量を高精度で速やかに抽出することができるアルゴリズムを生成するために、遺伝的探索方法が応用されていた（例えば、特許文献１参照）。
【００１２】
【特許文献１】国際公開ＷＯ２００７／０４９６４１号公報
【００１３】
特許文献１において用いられた遺伝的探索方法について、図２を用いて説明する。
【００１４】
図１を用いて説明した従来の遺伝的探索方法では、対象問題を解くために適した解として、１つの遺伝子が出力されるようになされている。これに対して、特許文献１において用いられた遺伝的探索方法は、対象問題を解くために適した遺伝子の組を解として出力することができるものである。
【００１５】
特許文献１においては、対象問題の近似解を最も精度よく求めることができる［１つの遺伝子］を求めるのではなく、対象問題の近似解を最も精度よく求めることができる、［複数の遺伝子により構成される遺伝子群］を得ることを目的としており、対象問題を解くことができる遺伝子群を生成するために、複数の遺伝子が記載されている遺伝子リストが複数用いられている。ここでは、遺伝子リストの数をｍ、１つの遺伝子リストに記載されている遺伝子の数をｎとする。
【００１６】
ここでは、遺伝子ごとではなく、遺伝子リストごとに、評価値が算出される。そして、遺伝子リストごとに付与された評価値に基づいて、現世代の遺伝子リストから選択が行われ、コピー、交差、突然変異の操作、または、新規リストのランダム生成などが行われて、次世代の遺伝子リストがｍ個生成される。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１７】
従来の遺伝的探索方法は、優秀な１つの遺伝子を検索するための方法であるので、複数の遺伝子が協力して対象問題を解決する場合については、探索することができない。
【００１８】
これに対して、１つの遺伝子により対象問題を解くのではなく、複数の遺伝子の組により対象問題を解く場合、例えば、上述した特許文献１における場合では、遺伝子のリストを複数保持し、それぞれのリストに付与された評価値に基づいて、リストが選択され、次世代が生成されることにより、対象問題を解くために適した遺伝子の組、すなわち、遺伝子リストが解として出力できるようになされていた。これにより、より多くの要素に基づいて、対応する特徴量を高精度で速やかに抽出することができるアルゴリズムを生成することができた。
【００１９】
しかしながら、特許文献１においては、遺伝子の数がｎ×ｍ個になるため、遺伝子数がｍ個だけの場合と比較して計算量がｎ倍になってしまう。このため、特許文献１を用いたアルゴリズムの最適化には非常に多くの処理能力と処理時間がかかってしまう。
【００２０】
本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、対象問題を解くために適した遺伝子の組を、少ない演算量で求めることができるようにするものである。
【課題を解決するための手段】
【００２１】
本発明の第１の側面の情報処理装置は、前世代の遺伝子に対して、選択処理、交差処理、突然変異処理、およびランダム生成処理を行うことにより、次世代の遺伝子を生成する遺伝的アルゴリズムを用い、複数次元の数値を含むマトリクスとして表現される検出用データに対応する目的特徴量を演算するための目的特徴量計算式および特徴抽出式リストを生成する情報処理装置において、前記マトリクスとして表現される学習用データ、および前記学習用データに対応する教師データとしての目的特徴量を取得する取得手段と、複数のオペレータから成る特徴抽出式を複数含む次世代の前記特徴抽出式リストを、前世代の前記特徴抽出式リストに含まれる複数の特徴抽出式を前記遺伝子とみなし、前記特徴抽出式に対して計算される評価値に基づいた前記遺伝的アルゴリズムを用いて前世代の前記特徴抽出式リストを更新することにより生成する特徴抽出式リスト生成手段と、生成された前記特徴抽出式リストに含まれる各特徴抽出式に、前記学習用データを入力して、前記学習用データに対応する複数の特徴量を計算する特徴量計算手段と、計算された前記学習用データに対応する複数の特徴量の全てを用いて、前記教師データとしての前記目的特徴量を推定するための所定の機械学習により、前記目的特徴量計算式を生成する目的特徴量計算式生成手段と、前記特徴抽出式リストに含まれる各特徴抽出式の評価値として、生成された前記目的特徴量計算式における前記複数の特徴量それぞれの寄与率を所定の寄与率算出方法により算出する寄与率算出手段とを備える。
【００２２】
前記目的特徴量計算式生成手段は、各特徴抽出式に前記学習用データを入力して計算した前記複数の特徴量と線形結合係数との線形結合によって前記目的特徴量計算式を表現した場合に、前記教師データとしての前記目的特徴量を用いた線形判別または線形回帰を行うことにより前記目的特徴量計算式を生成し、前記寄与率算出手段は、前記特徴抽出式リストに含まれる各特徴抽出式の前記評価値として、生成される各目的特徴量抽出式における、対応する特徴量の寄与率を合計した合計寄与率を計算するようにすることができる。
【００２３】
本発明の第１の側面の情報処理装置は、生成された前記目的特徴量計算式、および生成された最後の世代の前記特徴抽出式リストを出力する出力手段を更に備えることができる。
【００２４】
前記出力手段は、生成された前記目的特徴量計算式により得られる演算結果が、取得された前記教師データに対して所定の精度に達した場合、その世代の前記目的特徴量計算式、および前記特徴抽出式リストを出力するようにすることができる。
【００２５】
本発明の第１の側面の情報処理装置は、出力された前記目的特徴量計算式、および前記最後の世代の前記特徴抽出式リストを用いて、前記検出用データに対応する目的特徴量を演算する目的特徴量演算手段を更に備えることができる。
【００２６】
前記目的特徴量計算式生成手段は、前記目的特徴量計算式において、前記特徴抽出式の計算結果である前記特徴量に乗算される線形結合係数が０であるか否かを遺伝子とし、前記線形結合係数に基づいた前記目的特徴量計算式を用いて前記教師データとしての前記目的特徴量を推定し、推定結果を評価関数で評価した場合の評価値を用いた遺伝的アルゴリズムを用いて、前記特徴量計算式を生成するようにすることができる。
【００２７】
本発明の第１の側面の情報処理方法は、前世代の遺伝子に対して、選択処理、交差処理、突然変異処理、およびランダム生成処理を行うことにより、次世代の遺伝子を生成する遺伝的アルゴリズムを用い、複数次元の数値を含むマトリクスとして表現される検出用データに対応する目的特徴量を演算するための目的特徴量計算式および特徴抽出式リストを生成する情報処理装置の情報処理方法において、前記マトリクスとして表現される学習用データ、および前記学習用データに対応する教師データとしての目的特徴量を取得する取得ステップと、複数のオペレータから成る特徴抽出式を複数含む次世代の前記特徴抽出式リストを、前世代の前記特徴抽出式リストに含まれる複数の特徴抽出式を前記遺伝子とみなし、前記特徴抽出式に対して計算される評価値に基づいた前記遺伝的アルゴリズムを用いて前世代の前記特徴抽出式リストを更新することにより生成する特徴抽出式リスト生成ステップと、生成された前記特徴抽出式リストに含まれる各特徴抽出式に、前記学習用データを入力して、前記学習用データに対応する複数の特徴量を計算する特徴量計算ステップと、計算された前記学習用データに対応する複数の特徴量の全てを用いて、前記教師データとしての前記目的特徴量を推定するための所定の機械学習により、前記目的特徴量計算式を生成する目的特徴量計算式生成ステップと、前記特徴抽出式リストに含まれる各特徴抽出式の評価値として、生成された前記目的特徴量計算式における前記複数の特徴量それぞれの寄与率を所定の寄与率算出方法により算出する寄与率算出ステップとを含む。
【００２８】
本発明の第１の側面のプログラムは、前世代の遺伝子に対して、選択処理、交差処理、突然変異処理、およびランダム生成処理を行うことにより、次世代の遺伝子を生成する遺伝的アルゴリズムを用い、複数次元の数値を含むマトリクスとして表現される検出用データに対応する目的特徴量を演算するための目的特徴量計算式および特徴抽出式リストを生成する情報処理装置の制御用のプログラムにおいて、前記マトリクスとして表現される学習用データ、および前記学習用データに対応する教師データとしての目的特徴量を取得する取得ステップと、複数のオペレータから成る特徴抽出式を複数含む次世代の前記特徴抽出式リストを、前世代の前記特徴抽出式リストに含まれる複数の特徴抽出式を前記遺伝子とみなし、前記特徴抽出式に対して計算される評価値に基づいた前記遺伝的アルゴリズムを用いて前世代の前記特徴抽出式リストを更新することにより生成する特徴抽出式リスト生成ステップと、生成された前記特徴抽出式リストに含まれる各特徴抽出式に、前記学習用データを入力して、前記学習用データに対応する複数の特徴量を計算する特徴量計算ステップと、計算された前記学習用データに対応する複数の特徴量の全てを用いて、前記教師データとしての前記目的特徴量を推定するための所定の機械学習により、前記目的特徴量計算式を生成する目的特徴量計算式生成ステップと、前記特徴抽出式リストに含まれる各特徴抽出式の評価値として、生成された前記目的特徴量計算式における前記複数の特徴量それぞれの寄与率を所定の寄与率算出方法により算出する寄与率算出ステップとを含む処理を情報処理装置のコンピュータに実行させる。
【００２９】
本発明の第１の側面においては、マトリクスとして表現される学習用データ、および前記学習用データに対応する教師データとしての目的特徴量が取得され、複数のオペレータから成る特徴抽出式を複数含む次世代の特徴抽出式リストが、前世代の前記特徴抽出式リストに含まれる複数の特徴抽出式が遺伝子とみなされ、前記特徴抽出式に対して計算される評価値に基づいた遺伝的アルゴリズムを用いて前世代の前記特徴抽出式リストが更新されることにより生成され、生成された前記特徴抽出式リストに含まれる各特徴抽出式に、前記学習用データが入力されて、前記学習用データに対応する複数の特徴量が計算され、計算された前記学習用データに対応する複数の特徴量の全てが用いられて、前記教師データとしての前記目的特徴量を推定するための所定の機械学習により、前記目的特徴量計算式が生成される。さらに、前記特徴抽出式リストに含まれる各特徴抽出式の評価値として、生成された前記目的特徴量計算式における前記複数の特徴量それぞれの寄与率が所定の寄与率算出方法により算出される。
【００３０】
本発明の第２の側面の演算装置は、複数次元の数値を含むマトリクスとして表現される検出用データに対応する目的特徴量を演算する演算装置において、前記検出用データを取得する第１の取得手段と、目的特徴量計算式、および特徴抽出式リストを取得する第２の取得手段と、取得された前記特徴抽出式リストに含まれる特徴量抽出式に前記検出用データを入力し、その結果得られる複数の特徴量を前記目的特徴量計算式に入力して前記目的特徴量を演算する目的特徴量演算手段とを備え、前記第２の取得手段は、前世代の遺伝子に対して、選択処理、交差処理、突然変異処理、およびランダム生成処理を行うことにより、次世代の遺伝子を生成する遺伝的アルゴリズムを用い、複数次元の数値を含むマトリクスとして表現される検出用データに対応する目的特徴量を演算するための目的特徴量計算式を生成する情報処理装置であって、前記マトリクスとして表現される学習用データ、および前記学習用データに対応する教師データとしての目的特徴量を取得する取得手段と、複数のオペレータから成る特徴抽出式を複数含む次世代の特徴抽出式リストを、前世代の前記特徴抽出式リストに含まれる複数の特徴抽出式を前記遺伝子とみなし、前記特徴抽出式に対して計算される評価値に基づいた前記遺伝的アルゴリズムを用いて前世代の前記特徴抽出式リストを更新することにより生成する特徴抽出式リスト生成手段と、生成された前記特徴抽出式リストに含まれる各特徴抽出式に、前記学習用データを入力して、前記学習用データに対応する複数の特徴量を計算する特徴量計算手段と、計算された前記学習用データに対応する複数の特徴量の全てを用いて、前記教師データとしての前記目的特徴量を推定するための所定の機械学習により、前記目的特徴量計算式を生成する目的特徴量計算式生成手段と、前記特徴抽出式リストに含まれる各特徴抽出式の評価値として、生成された前記目的特徴量計算式における前記複数の特徴量それぞれの寄与率を所定の寄与率算出方法により算出する寄与率算出手段とを備える情報処理装置から前記目的特徴量計算式、および前記特徴抽出式リストを取得する。
【００３１】
本発明の第２の側面の演算方法は、複数次元の数値を含むマトリクスとして表現される検出用データに対応する目的特徴量を演算する演算装置の演算方法において、前記検出用データを取得する第１の取得ステップと、目的特徴量計算式、および特徴抽出式リストを取得する第２の取得ステップと、取得された前記特徴抽出式リストに含まれる特徴量抽出式に前記検出用データを入力し、その結果得られる複数の特徴量を前記目的特徴量計算式に入力して前記目的特徴量を演算する目的特徴量演算ステップとを含み、前記第２の取得ステップは、前世代の遺伝子に対して、選択処理、交差処理、突然変異処理、およびランダム生成処理を行うことにより、次世代の遺伝子を生成する遺伝的アルゴリズムを用い、複数次元の数値を含むマトリクスとして表現される検出用データに対応する目的特徴量を演算するための目的特徴量計算式を生成する情報処理装置であって、前記マトリクスとして表現される学習用データ、および前記学習用データに対応する教師データとしての目的特徴量を取得する取得手段と、複数のオペレータから成る特徴抽出式を複数含む次世代の特徴抽出式リストを、前世代の前記特徴抽出式リストに含まれる複数の特徴抽出式を前記遺伝子とみなし、前記特徴抽出式に対して計算される評価値に基づいた前記遺伝的アルゴリズムを用いて前世代の前記特徴抽出式リストを更新することにより生成する特徴抽出式リスト生成手段と、生成された前記特徴抽出式リストに含まれる各特徴抽出式に、前記学習用データを入力して、前記学習用データに対応する複数の特徴量を計算する特徴量計算手段と、計算された前記学習用データに対応する複数の特徴量の全てを用いて、前記教師データとしての前記目的特徴量を推定するための所定の機械学習により、前記目的特徴量計算式を生成する目的特徴量計算式生成手段と、前記特徴抽出式リストに含まれる各特徴抽出式の評価値として、生成された前記目的特徴量計算式における前記複数の特徴量それぞれの寄与率を所定の寄与率算出方法により算出する寄与率算出手段とを備える情報処理装置から前記目的特徴量計算式、および前記特徴抽出式リストを取得する。
【００３２】
本発明の第２の側面のプログラムは、複数次元の数値を含むマトリクスとして表現される検出用データに対応する目的特徴量を演算する演算装置の制御用のプログラムにおいて前記検出用データを取得する第１の取得ステップと、目的特徴量計算式、および特徴抽出式リストを取得する第２の取得ステップと、取得された前記特徴抽出式リストに含まれる特徴量抽出式に前記検出用データを入力し、その結果得られる複数の特徴量を前記目的特徴量計算式に入力して前記目的特徴量を演算する目的特徴量演算ステップとを含み、前記第２の取得ステップは、前世代の遺伝子に対して、選択処理、交差処理、突然変異処理、およびランダム生成処理を行うことにより、次世代の遺伝子を生成する遺伝的アルゴリズムを用い、複数次元の数値を含むマトリクスとして表現される検出用データに対応する目的特徴量を演算するための目的特徴量計算式を生成する情報処理装置であって、前記マトリクスとして表現される学習用データ、および前記学習用データに対応する教師データとしての目的特徴量を取得する取得手段と、複数のオペレータから成る特徴抽出式を複数含む次世代の特徴抽出式リストを、前世代の前記特徴抽出式リストに含まれる複数の特徴抽出式を前記遺伝子とみなし、前記特徴抽出式に対して計算される評価値に基づいた前記遺伝的アルゴリズムを用いて前世代の前記特徴抽出式リストを更新することにより生成する特徴抽出式リスト生成手段と、生成された前記特徴抽出式リストに含まれる各特徴抽出式に、前記学習用データを入力して、前記学習用データに対応する複数の特徴量を計算する特徴量計算手段と、計算された前記学習用データに対応する複数の特徴量の全てを用いて、前記教師データとしての前記目的特徴量を推定するための所定の機械学習により、前記目的特徴量計算式を生成する目的特徴量計算式生成手段と、前記特徴抽出式リストに含まれる各特徴抽出式の評価値として、生成された前記目的特徴量計算式における前記複数の特徴量それぞれの寄与率を所定の寄与率算出方法により算出する寄与率算出手段とを備える情報処理装置から前記目的特徴量計算式、および前記特徴抽出式リストを取得する処理を演算装置のコンピュータに実行させる。
【００３３】
本発明の第２の側面においては、検出用データが取得され、目的特徴量計算式、および特徴抽出式リストが取得される。さらに、取得された前記特徴抽出式リストに含まれる特徴量抽出式に前記検出用データが入力され、その結果得られる複数の特徴量が前記目的特徴量計算式に入力されて目的特徴量が演算される。
【００３５】
ネットワークとは、少なくとも２つの装置が接続され、ある装置から、他の装置に対して、情報の伝達をできるようにした仕組みをいう。ネットワークを介して通信する装置は、独立した装置どうしであっても良いし、１つの装置を構成している内部ブロックどうしであっても良い。
【００３６】
また、通信とは、無線通信および有線通信は勿論、無線通信と有線通信とが混在した通信、即ち、ある区間では無線通信が行われ、他の区間では有線通信が行われるようなものであっても良い。さらに、ある装置から他の装置への通信が有線通信で行われ、他の装置からある装置への通信が無線通信で行われるようなものであっても良い。
【００３７】
情報処理装置は、独立した装置であっても良いし、他の機能を含む装置のうちの一部であっても良い。
【発明の効果】
【００３８】
本発明の第１の側面によれば、対象問題の解を求めるためのアルゴリズムを生成することができ、特に、演算処理数を増やすことなく、対象問題の解を求めるためのアルゴリズムを生成することができる。
【００３９】
本発明の第２の側面によれば、特徴量を求めることができ、特に、１つの優れた演算式によるものではなく、複数の演算式により特徴量を求めることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４９】
以下、図を参照して、本発明の実施の形態について説明する。
【００５０】
図３は、本発明を適用した情報処理装置１の構成を示すブロック図である。
【００５１】
情報処理装置１は、検出用データの入力を受け、そのデータの特徴量を算出する特徴量算出部１２と、特徴量算出部１２において用いられる特徴量抽出アルゴリズムを生成するアルゴリズム生成部１１とで構成されている。
【００５２】
アルゴリズム生成部１１は、学習用の複数のコンテンツデータを取得するとともに、教師データとして、それらのコンテンツデータに対する対象問題の解となる特徴量の情報を取得し、これらに基づいて、遺伝的探索法（遺伝的アルゴリズム）を利用して、特徴量算出部１２において用いられる特徴量抽出アルゴリズムを生成する。
【００５３】
具体的には、例えば、楽曲の速さおよび明るさを求めるための特徴量抽出アルゴリズムを求める場合、図４に示されるように、学習用のコンテンツデータとして、曲１乃至曲４が与えられ、それぞれに対して、対象問題である速さと明るさの値が、教師データとして供給される。そして、曲１乃至曲４に対して信号処理を施すための信号処理式である、複数の特徴抽出式が現世代の遺伝子とされる。
【００５４】
アルゴリズム生成部１１は、これらの特徴抽出式の全てを用いて、学習用のコンテンツデータを演算する。ここで、演算とは、すなわち、特徴抽出式に基づいた処理を実行することであり、特徴抽出式とは、コンテンツデータを演算して、コンテンツデータに関する特徴量を得るための演算式であって、このとき得られる特徴量は、対象問題の解としての特徴量とは異なるものであっても良い。すなわち、特徴抽出式とは、コンテンツデータに対する対象問題の解を推定することができるものではない。
【００５５】
そして、その計算結果を用いて、与えられた教師の種類（ここでは、明るさ、速さ）毎に、寄与率算出可能な機械学習が行われる。機械学習により、教師の種類（ここでは、明るさ、速さ）毎の特徴量計算式が求められる。この特徴量計算式が、コンテンツデータに対する対象問題の解を推定するための式である。そして、特徴量計算式より、対象問題を解くための各特徴抽出式の寄与率が求められる。
【００５６】
すなわち、図５に示されるように、現世代の遺伝子の全てを用いて対象問題を解くことにより、対象問題を解いたときの各遺伝子の寄与率が求まるので、この寄与率が、各遺伝子の評価値とされる。そして、その評価値に基づいて、遺伝的探索が行われる。
【００５７】
具体的には、アルゴリズム生成部１１においては、図６に示されるように、入力される学習用コンテンツデータを、複数の特徴抽出式に基づいて演算することにより、特徴抽出式ごとの特徴量が計算される。そして、特徴抽出式ごとの特徴量を用いて、機械学習により対象問題を解くための特徴量計算式が求められて、その特徴量計算式における特徴抽出式ごとの寄与率が算出される。そして、特徴抽出式ごとの寄与率をそれぞれの特徴抽出式の評価値として、図１を用いて説明した従来の遺伝的探索処理と同様にして、コピー、交差、突然変異が行われ、新たな特徴抽出式のランダム生成が行われて、次世代の特徴抽出式が複数生成される。そして、この次世代の複数の特徴抽出式を現世代として、機械学習以下の処理が繰り返される。
【００５８】
すなわち、アルゴリズム生成部１１は、ｍ個の特徴抽出式全ての計算結果と教師データに基づいて、対象問題を解くための特徴量計算式の生成を機械学習し、ｍ個の特徴抽出式の対象問題を解くための寄与率を求める。そして、アルゴリズム生成部１１は特徴抽出式ごとの寄与率に基づいて、次世代の特徴抽出式がｍ個記載された特徴抽出式リストを生成する。換言すれば、アルゴリズム生成部１１は、ｍ個の特徴抽出式を遺伝子として、ｍ個の遺伝子全体で対象問題を解き、各遺伝子が対象問題を解くために貢献した割合を寄与率として算出し、寄与率を、遺伝的アルゴリズムの評価値として用いる。
【００５９】
アルゴリズム生成部１１は、生成された特徴量抽出アルゴリズム、すなわち、教師ごとの特徴量計算式と、遺伝的探索処理により最終的に残った複数の特徴抽出式とを特徴量算出部１２に供給する。
【００６０】
そして、特徴量算出部１２は、検出用のコンテンツデータの入力を受け、アルゴリズム生成部１１により生成された特徴量抽出アルゴリズムを用いて、特徴量算出処理を実行し、検出結果を出力する。
【００６１】
例えば、特徴量として楽曲データの速さと明るさを求めることができる特徴量抽出アルゴリズムを有する特徴量算出部１２は、未知の楽曲データの入力を受け、教師ごとの特徴量計算式、すなわち、楽曲データの速さを求めるための特徴量計算式と、楽曲データの明るさを求めるための特徴量計算式を用いて、入力された未知の楽曲データの速さと明るさを求めることができる。
【００６２】
学習用データおよび検出用データは、複数の軸を持つデータ、換言すれば、複数次元のマトリクスで表現可能なデータであれば、どのようなデータを用いてもよい。
【００６３】
すなわち、特徴量算出部１２は、アルゴリズム生成部１１において特徴量抽出アルゴリズムを生成した場合に用いられた学習用データと同様の軸を有する検出用データの入力を受け、特徴量抽出アルゴリズムを用いて、対象問題を解くことができる。
【００６４】
次に、図７は、図３のアルゴリズム生成部１１の更に詳細な機能的構成を示すブロック図である。
【００６５】
アルゴリズム生成部１１は、学習用コンテンツデータ取得部３１、特徴量計算部３２、教師データ取得部３３、機械学習部３４、特徴抽出式リスト生成部３５、および、特徴量抽出アルゴリズム出力部３６によって構成されている。
【００６６】
学習用コンテンツデータ取得部３１は、特徴量抽出アルゴリズムを生成するための学習用のコンテンツデータを取得し、特徴量計算部３２に供給する。
【００６７】
特徴量計算部３２は、遺伝子である特徴抽出式がｍ個記載された特徴抽出式リストを、特徴抽出式リストから取得し、ｍ個の特徴抽出式に基づいて、学習用コンテンツデータ取得部３１により供給されたコンテンツデータの特徴量を算出する。
【００６８】
特徴抽出式は、複数次元で表現可能な入力データを１つの値、すなわち、スカラ量になるまで加工することが可能な式である。
【００６９】
例えば、図８は、ＷＡＶデータの波形を、時間と、１オクターブの１２音を基準とした音程とで、時間−音程（換言すれば、周波数）に解析した場合の解析結果を示す図である。
【００７０】
図８においては、縦軸である音程軸の１メモリが１オクターブを示し、横軸が時間軸を示す。また、色が濃い部分は、エネルギーが小さく（音量が小さい）、色が薄い部分ほど、エネルギーが大きい（音量が大きい）ことを示す。
【００７１】
例えば、図８に示されるような解析結果に対して、図９に示される特徴抽出式を用いる場合について説明する。
【００７２】
図９に示されるように、特徴抽出式は、入力データの種類を示す情報、および、入力データに対する信号処理を示す情報であるオペレータにより構成され、オペレータには、対象処理軸と、処理内容と、必要に応じて処理におけるパラメータが記述されている。図９の例においては、12TonesMは入力データの種類を示す情報であり、その後ろ４つのF#Differential, F#MaxIndex, T#LPF_1;0.861, T#UVarianceが、それぞれオペレータであり、処理の順番に並べて配置されている。そして、それぞれのオペレータの先頭には、処理対象の軸が記載されている。ここでは、処理対象の軸は、Tが時間方向、Fが周波数、音程方向をしめしている。
【００７３】
図９の例の特徴抽出式に含まれる処理は、Differentialが微分であり、MaxIndexは最大値インデックスの取得であり、LPFはローパスフィルタリングであり、UVarianceが普遍分散である。また、それぞれのオペレータには、必要に応じてパラメータが付与される。すなわち、1;0.861はローパスフィルタのパラメータである。
【００７４】
したがって、この特徴抽出式は、ＷＡＶデータの波形を時間−音程に解析した信号の入力を受けて、音程方向に微分し、音程方向に最大値を示すIndexを計算し（一番音の強い音程の番号を得る）、時間軸方向にローパスフィルタをかけ、最後に普遍分散を計算して、その計算結果を出力するものである。
【００７５】
次に、教師データ取得部３３は、学習用の入力データに対応する対象問題の解を、教師データとして取得する。例えば、対象問題が、楽曲データの速さおよび明るさである場合、教師データ取得部３３は、学習用コンテンツデータ取得部３１が取得した複数の学習用の入力データのそれぞれの明るさおよび速さの情報を取得する。ここで、教師データは、例えば、複数のユーザに対してアンケートをとった結果などによって求められるものであっても良い。
【００７６】
機械学習部３４は、特徴量計算部３２により計算された、それぞれの特徴抽出式の計算結果、すなわち、１つの特徴抽出式により求められる特徴量を用いて、寄与率算出可能な機械学習を行うことにより、与えられた教師の種類（ここでは、例えば、明るさ、速さ）毎に、対象問題の解である特徴量を推定するための特徴量計算式を求め、得られた特徴量計算式に対するそれぞれの特徴抽出式の寄与率を求める処理を実行する。
【００７７】
特徴量計算式は、与えられた教師の種類（ここでは、例えば、明るさ、速さ）毎に求められ、例えば、次の式（１）のように、各特徴抽出式の結果に所定の係数をかけて線形結合し、目的とする特徴量の値を推定するものである。
【００７８】
速さ＝特徴抽出式1の出力値×0.5＋特徴抽出式2の出力値×0.7＋
・・・＋特徴抽出式5の出力値×0.1＋特徴抽出式15の出力値×−0.4・・・（１）
【００７９】
寄与率算出可能な機械学習としては、例えば、ＡＩＣ（Akaike Information Criterion）やＢＩＣ（Bayesian information criterion）などの情報量基準を評価関数とする線形回帰または線形判別などを用いることが出来る。
【００８０】
機械学習部３４は、特徴量計算式における各特徴抽出式の選択/非選択（それぞれの式を使うか使わないか）を遺伝子とし、選択された式を用いて目的のメタデータ（例えば、明るさや速さを示す値である教師データ）を推定し、その式を作ったときの、その式のＡＩＣやＢＩＣが小さいほど良いとした遺伝的アルゴリズムを用いて、特徴量計算式を学習する。
【００８１】
具体的には、機械学習部３４は、まず、ランダムに、各特徴抽出式の出力値の使用/未使用を決めたいくつかの遺伝子を作成する。そして、機械学習部３４は、全ての遺伝子に対して線形回帰または線形判別を行わせ、結果を評価関数（AICまたはBICなど）で評価する。このように、使用する特徴量を選択することで自由パラメータの数を減らすことができるので、AICまたはBICが最小となる点を探索することができる。そして、機械学習部３４は、得られた評価値に基づいて、それぞれの遺伝子に対して、選択、交叉、突然変異を行い、使用する特徴量を変化させる。そして、機械学習部３４は、最も良い評価値が高くならなくなるまで世代の交代を繰り返す。
【００８２】
次に、機械学習部３４は、学習の結果得られた特徴量計算式に基づいて、それぞれの線形結像係数を、特徴抽出式の出力値の標準偏差で除算し、教師データの標準データで乗算し、特徴抽出式の出力値と教師データの相関で乗算した値を、それぞれの特徴抽出式の寄与率とする。
【００８３】
具体的には、例えば、目的のメタデータ（例えば、明るさや速さを示す値）をＹ、ｍ個の特徴抽出式のそれぞれの計算結果であるｍ個の特徴量をＸM（Ｍは１≦Ｍ≦特徴抽出式の総数ｍとなる整数）、線形結合係数をＢM、特徴量計算式の切片をＢ0とした場合、学習の結果得られた特徴量計算式は、次の式（２）で表される。
【００８４】
Ｙ＝Ｂ1Ｘ1＋Ｂ2Ｘ2＋Ｂ3Ｘ3＋・・・＋ＢmＸm＋Ｂ0・・・（２）
【００８５】
ここで、学習の結果、選択されなかった特徴抽出式に対する結合係数の値は０となる。
【００８６】
そして、式（２）で示されるＹを推定した場合のＸMに対応する特徴抽出式の寄与率（ＸM）は、次の式（３）で計算される。
【００８７】
（ＸM）＝ＢM×Stdev(ＸM)／StDev（ＴM）×Correl（ＸM，ＴM）      ・・・（３）
【００８８】
ここで、StDev(ＸM)は、学習のために与えられた全ての学習用入力データに対するＸMの値の標準偏差を示す。
【００８９】
ここで、Stdev(ＴM)は、学習のために与えられた全ての学習用入力データに対する教師データＴMの値の標準偏差を示す。
【００９０】
ここで、Correl(ＴM)は、学習のために与えられた全ての学習用入力データに対するＸMと教師データＴMの値のピアソンの相関係数を示す。
【００９１】
そして、機械学習部３４は、全ての教師の種類に対する寄与率の合計値（例えば、明るさと速さの寄与率の合計値）を、遺伝的アルゴリズムの評価値として、特徴抽出式リスト生成部３５に供給する。
【００９２】
また、機械学習部３４においては、式（２）を用いて説明したような特徴抽出式を、各特徴抽出式の出力値の使用/未使用を遺伝子とした遺伝的アルゴリズムを用いて求める以外に、他の方法で求めるようにしても良い。機械学習部３４は、例えば、近傍探索を用いて各特徴抽出式の出力値の使用/未使用を求めることもできる。
【００９３】
例えば、近傍検索を用いる機械学習部３４は、全ての特徴抽出式を未使用であるとして学習を開始する。そして、機械学習部３４は、ｍ個の特徴抽出式の使用/未使用を１つだけ反転させたｍ個の組み合わせについて、ＡＩＣ（またはＢＩＣなど、以下同様）の評価を行う。そして、機械学習部３４は、最も評価値の高かった、すなわち、ＡＩＣの値の低かった組み合わせを選択する。そして、機械学習部３４は、選択された組み合わせを基に、特徴抽出式の使用/未使用を更に１つだけ反転させたものについて、ＡＩＣなどの評価を行う処理を、評価値がそれ以上よくならなくなるまで繰り返す。そして、機械学習部３４は、最終的に得られた特徴抽出式の使用/未使用の組み合わせに基づいて、式（２）に示されるような線形結合式を生成することができる。線形結合式生成以降の処理は、上述した場合と同様である。
【００９４】
特徴抽出式リスト生成部３５は、機械学習部３４により得られた特徴抽出式の寄与率を基に、寄与率を評価値として、現世代の特徴抽出式の選択、交差、突然変異などの処理を行うとともに、新たな特徴抽出式のランダム生成を行うことにより、次世代のｍ個の特徴抽出式により構成される特徴抽出式リストを生成する。また、特徴抽出式リスト生成部３５は、第１世代の特徴抽出式リストに含まれるｍ個の特徴抽出式を、ランダムに生成し、ｍ個の特徴抽出式により構成される第１世代の特徴抽出式リストを生成して、機械学習部３４に供給する。
【００９５】
すなわち、特徴抽出式リスト生成部３５は、図１０に示されるように、機械学習部３４により得られた特徴抽出式の寄与率に基づいて、寄与率の高い特徴抽出式から順に、または、寄与率の高い特徴抽出式が選ばれやすいように重み付けしながら、特徴抽出式（遺伝子）を選択し、次世代にコピーする。
【００９６】
また、特徴抽出式リスト生成部３５は、寄与率の高い特徴抽出式が選ばれやすいように重み付けしながら２つの特徴抽出式を選択し、それらを組み合わせる（交差）ことにより次世代の特徴抽出式を、所定割合（所定数）生成する。
【００９７】
例えば、選択された第１の特徴抽出式が、「12TonesM, F＃aaaa, F＃bbbb, T＃cccc, T＃dddd」であり、選択された第２の特徴抽出式が、「12TonesM, Sqrt, F#gggg, F#hhhh, F#iiii,T#jjjj, T#kkkk」（ここで、aaaa,bbbb,・・・などは、それぞれのオペレータを示す）であった場合、特徴抽出式リスト生成部３５は、組み合わせた後の特徴抽出式を計算することにより、入力されたデータ（ここでは、12TonesM）からスカラ量を求めることができるような、すなわち、先頭から順番に演算処理を実行した場合、処理軸の矛盾が発生しないような組み合わせで、この２つの式の一部を組み合わせる。具体的には、特徴抽出式リスト生成部３５は、例えば、選択された１つ目の式「12TonesM, F#aaaa, F#bbbb, T#cccc, T#dddd」のうちの「F#aaaa, F#bbbb, T#cccc,」と、選択された２つ目の式「12TonesM, Sqrt, F#gggg, F#hhhh, F#iiii,T#jjjj, T#kkkk」のうちの「T#jjjj, T#kkkk」を組み合わせて、「12TonesM, F#aaaa, F#bbbb, T#cccc, T#jjjj, T#kkkk」という特徴抽出式を生成し、次世代の特徴抽出式とする。
【００９８】
また、特徴抽出式リスト生成部３５は、寄与率の高い特徴抽出式が選ばれやすいように重み付けしながら１つの特徴抽出式を選択し、特徴抽出式の一部を変更（突然変異）することにより次世代の特徴抽出式を、所定割合（所定数）生成する。
【００９９】
例えば、選択された特徴抽出式が、「12TonesM, F＃mmmm, F＃nnnn, T＃oooo, T＃pppp, T＃qqqq」であるとき、特徴抽出式リスト生成部３５は、特徴抽出式の一部を変更した後の特徴抽出式を計算することにより、入力されたデータ（ここでは、12TonesM）からスカラ量を求めることができるような、すなわち、先頭から順番に演算処理を実行した場合、処理軸の矛盾が発生しないような方法で、特徴抽出式の一部を変更する。具体的には、特徴抽出式リスト生成部３５は、例えば、選択された特徴抽出式の中のオペレータの少なくとも１つを、異なるオペレータと取り替えて、「12TonesM, F＃xxxx, F＃yyyy, T＃oooo, T＃pppp, T＃qqqq」に変更することにより、次世代の特徴抽出式を生成することができる。また、特徴抽出式リスト生成部３５は、例えば、選択された特徴抽出式の中のオペレータの少なくとも１つを削除して、「12TonesM, F＃mmmm, F＃nnnn, T＃oooo, T＃qqqq」に変更することにより、次世代の特徴抽出式を生成することができる。さらに、特徴抽出式リスト生成部３５は、例えば、選択された特徴抽出式の中のオペレータに含まれるパラメータのうちの少なくとも一部を変更することにより、次世代の特徴抽出式を生成することができる。また、特徴抽出式リスト生成部３５は、上述したような、オペレータの変更、削除、パラメータの変更を組み合わせることにより、次世代の特徴抽出式を生成することができる。
【０１００】
また、特徴抽出式リスト生成部３５は、所定割合（所定数）の特徴抽出式をランダムに生成し、次世代の特徴抽出式として加える。なお、特徴抽出式リスト生成部３５は、初期世代では、全ての特徴抽出式をランダムに生成する。
【０１０１】
すなわち、徴抽出式リスト生成部は、２世代目以降の特徴抽出式リストを生成するとき、図１１に示されるように、所定割合または所定数（ここでは、３つ）の寄与率の高い特徴抽出式を選択して、そのまま次世代にコピーし、所定割合または所定数（ここでは、８つ）の寄与率の高い特徴抽出式を選択して、交差により次世代の特徴抽出式を生成し、所定割合または所定数（ここでは、６つ）の寄与率の高い特徴抽出式を選択して、突然変異により次世代の特徴抽出式を生成し、合計ｍ個の特徴抽出式となるように、ランダム生成により残りの数の次世代の特徴抽出式を生成して、機械学習部３４に供給する。
【０１０２】
特徴量計算部３２、機械学習部３４、および、特徴抽出式リスト生成部３５の処理は、所定世代数まで、または、機械学習部３４により得られる特徴量計算式による計算結果が所望の精度に達するまで、もしくは、ユーザにより学習の終了操作が入力されるまで、繰り返される。そして、機械学習部３４により最終的に得られた特徴量計算式およびその世代のｍ個の特徴抽出式が、特徴量抽出アルゴリズムとして、特徴量抽出アルゴリズム出力部３６に供給される。
【０１０３】
特徴量抽出アルゴリズム出力部３６は、機械学習部３４により最終的に得られた特徴量計算式およびその世代のｍ個の特徴抽出式を、特徴量算出部１２に供給する。
【０１０４】
図１２は、図３の特徴量算出部１２の更に詳細な機能的構成を示すブロック図である。
【０１０５】
特徴量算出部１２は、特徴量抽出アルゴリズム取得部５１、検出用コンテンツデータ取得部５２、特徴量演算部５３、および、結果出力部５４を含んで構成されている。
【０１０６】
特徴量抽出アルゴリズム取得部５１は、特徴量抽出アルゴリズム出力部３６から供給された、特徴量抽出アルゴリズム、すなわち、上述した処理により得られた、対象問題の解を推定するための特徴量計算式およびｍ個の特徴抽出式の供給を受け、特徴量演算部５３に供給する。
【０１０７】
検出用コンテンツデータ取得部５２は、特徴量抽出アルゴリズムを用いて特徴量を検出するための検出用コンテンツデータ（例えば、WAVの音声波形を時間軸と音程軸で解析したデータ）を取得し、特徴量演算部５３に供給する。
【０１０８】
特徴量演算部５３は、特徴量抽出アルゴリズム取得部５１により取得された特徴量計算式およびその世代のｍ個の特徴抽出式に基づいて、検出用コンテンツデータを演算し、対象問題の解（例えば、楽曲データの速さおよび明るさ）を演算する。
【０１０９】
結果出力部５４は、特徴量演算部５３により得られた対象問題の解（例えば、楽曲データの速さおよび明るさ）を、例えば、外部の機器に出力したり、テキストデータとして表示したり、解答に対応する音声データとして音声出力するなどして、ユーザに通知する。
【０１１０】
図１を用いて説明した従来の遺伝的探索方法において、それぞれの遺伝子に対して付与される評価値は、対象問題に対してどれぐらい近いか（または、ＡＩＣなどの評価値）を示す値である。また、図２を用いて説明した、従来において、複数の特徴量を用いて対象問題を解くために最も良い特徴量の組を求める処理においても、それぞれの遺伝子リストには、それぞれの遺伝子リストを構成する複数の特徴抽出式を用いて対照問題を解いた場合に対象問題に対してどれぐらい近いか（または、ＡＩＣなどの評価値）を示す値が評価値として付与されている。この場合、遺伝子リスト中の各特徴量（式）に対して、寄与率が付与されているが、この寄与率は、現世代の複数の遺伝子リストからの遺伝子リストの選択処理には全く用いられない。現世代の複数の遺伝子リストからの遺伝子リストの選択処理には、遺伝子リストごとに付与されている評価値が用いられる。
【０１１１】
これに対して、図３のアルゴリズム生成部１１では、遺伝子全体で対象問題を解かせ、各遺伝子が問題を解くために貢献した割合を寄与率として算出し、寄与率を評価値とした遺伝的探索が行われる
【０１１２】
また、従来の遺伝的探索法では、選択されない遺伝子は、次世代に何の影響も及ぼさない。また、上述した特許文献１においても、遺伝子リストごとに評価値を求め、評価値に基づいて次世代の遺伝子リスト群を生成するようになされているため、従来の遺伝的探索方法と同様にして、選択されなかった遺伝子リストに記載されている遺伝子は、次世代に何の影響も及ぼすことがない。これに対して、図３のアルゴリズム生成部１１では、現遺伝子の全てを用いて対象問題を解いた場合の各遺伝子の寄与率を用いるので、選択されない遺伝子であっても、次世代に影響を及ぼすものである。
【０１１３】
また、上述した処理により特徴量抽出アルゴリズムを求めることが可能な情報の種類、換言すれば、アルゴリズム生成部１１に供給される学習用入力データの種類、すなわち、特徴量を求めるために特徴量算出部１２に入力される検出用データの種類は、音楽、画像、その他のバイナリデータなど、マトリクスで表現できる情報であればどのようなものであっても良い。
【０１１４】
例えば、図１３に示されるように、音声波形を、振幅と時間とチャンネルとのマトリクスとして捕らえて解析するようにしても良い。
【０１１５】
また、図１４に示されるように、画像を、そのフレームのＸ軸、Ｙ軸、ＲＧＢのマトリクスと捉えて解析することもできる。
【０１１６】
更に、図１５に示されるように、動画像を、そのフレームのＸ軸、Ｙ軸、ＲＧＢ、および、時間のマトリクスと捉えて解析することもできる。
【０１１７】
また、アルゴリズム生成部１１は、上述したように、優秀な１つの遺伝子ではなく、遺伝子全体で対象問題を解くことができるような特徴量抽出アルゴリズムを生成することができる。
【０１１８】
したがって、例えば、あるアーティストが新しくリリースする予定の楽曲の推定販売数を対象問題とする場合、その楽曲の音楽的な構成、すなわち、音声の波形のみならず、例えば、歌詞やアーティストのディスコグラフィーなど、様々な要素が、対象問題の解であるその楽曲の特徴量としての販売数に影響を与える。アルゴリズム生成部１１は、特徴量の抽出に影響を与えるいろいろなファクターを全て利用して、特徴量抽出アルゴリズムを生成することができる。
【０１１９】
例えば、教師データとして、複数の楽曲の販売数をアルゴリズム生成部１１に供給するとともに、学習用コンテンツデータとして、それらの楽曲の波形、ジャケット写真、歌詞、関連情報・・・などの情報をアルゴリズム生成部１１に供給する。アルゴリズム生成部１１は、これらを用いて、楽曲の販売数を対象問題とした学習処理を行って、特徴量抽出アルゴリズムを生成し、特徴量算出部１２に供給する。そして、特徴量算出部１２に、あるアーティストが新しくリリースする予定の楽曲の波形、ジャケット写真、歌詞、関連情報・・・などの情報を入力すれば、推定販売数の解答（例えば、直接的に数そのものではなく、何万枚オーダの予測であったり、多、中、小を示すランクであっても良い）を得ることができる。このように、アルゴリズム生成部１１により生成された特徴量抽出アルゴリズムを適用した特徴量算出部１２を用いることにより、あらゆるデータに対して、総合的に考慮した、高精度な特徴量を抽出することが可能となる。
【０１２０】
また、ここでは、アルゴリズム生成部１１および特徴量算出部１２によって、情報処理装置１が構成されるものとして説明したが、アルゴリズム生成部１１および特徴量算出部１２は、それぞれ、独立した装置として構成されていても良く、アルゴリズム生成部１１によって生成された特徴量抽出アルゴリズムを特徴量算出部１２に供給することが可能であれば、それぞれ、遠隔地に設置されていても良い。
【０１２１】
次に、図１６のフローチャートを参照して、アルゴリズム生成部１１が実行するアルゴリズム生成処理について説明する。
【０１２２】
ステップＳ１において、アルゴリズム生成部１１の学習用コンテンツデータ取得部３１は、学習用データの入力を受けて特徴量計算部３２に供給し、教師データ取得部３３は、教師データの入力を受けて機械学習部３４に供給する。
【０１２３】
ステップＳ２において、図１７を用いて後述する特徴抽出式リスト生成処理が実行される。
【０１２４】
ステップＳ３において、図２４を用いて後述する特徴量計算処理が実行される。
【０１２５】
ステップＳ４において、図２５を用いて後述する機械学習処理が実行される。
【０１２６】
ステップＳ５において、機械学習部３４は、得られた特徴量計算式によって計算される特徴量が、教師データと比較して、所望の精度に達したか否か、または、ユーザにより終了操作が行われたか否かを判断する。
【０１２７】
ステップＳ５において、所望の精度に達しておらず、また、ユーザにより終了操作が行われていないと判断された場合、処理は、ステップＳ２に戻り、それ以降の処理が繰り返される。
【０１２８】
ステップＳ５において、所望の精度に達したか、または、ユーザにより終了操作が行われたと判断された場合、ステップＳ６において、機械学習部３４は、得られた特徴量計算式およびその世代における特徴抽出式を、特徴量抽出アルゴリズム出力部３６に供給する。特徴量抽出アルゴリズム出力部３６は、特徴量計算式およびその世代における特徴抽出式を、特徴量算出部１２に出力するか、または、特徴量算出部１２にこれらのデータを供給するための伝送媒体、もしくは、リムーバブル記録媒体などに出力して、処理が終了される。
【０１２９】
このような処理により、アルゴリズム生成部１１において、複数の特徴抽出式により問題の解を得ることができる特徴量抽出アルゴリズムが生成される。
【０１３０】
次に、図１７のフローチャートを参照して、図１６のステップＳ２において実行される、特徴抽出式リスト生成処理について説明する。
【０１３１】
ステップＳ２１において、特徴抽出式リスト生成部３５は、生成する特徴抽出式リストは、２世代目以降であるか否かを判断する。
【０１３２】
ステップＳ２１において、２世代目以降ではない、すなわち、１世代目だと判断された場合、ステップＳ２２において、特徴抽出式リスト生成部３５は、図１８を用いて後述する、リストのランダム生成処理を実行する。
【０１３３】
ステップＳ２１において、２世代目以降であると判断された場合、ステップＳ２３において、特徴抽出式リスト生成部３５は、図１９を用いて後述する次世代リスト生成処理を実行する。
【０１３４】
ステップＳ２２またはステップＳ２３の処理の終了後、ステップＳ２４において、特徴抽出式リスト生成部３５は、ステップＳ２２またはステップＳ２３の処理によって生成された特徴抽出式リストを特徴量計算部３２に出力し、処理は、図１６のステップＳ２に戻り、ステップＳ３に進む。
【０１３５】
このように、１代目においては、リスト上の全ての特徴抽出式がランダムに生成され、２代目以降においては、遺伝子探索法を用いた次世代のリストの生成処理が実行される。
【０１３６】
次に、図１８のフローチャートを参照して、図１７のステップＳ２２において実行される、リストのランダム生成処理について説明する。
【０１３７】
ステップＳ４１において、特徴抽出式リスト生成部３５は、式ループパラメータＭを１に初期化して式ループを開始する。なお、式ループは、特徴抽出式リストを構成する特徴抽出式の数ｍだけ繰り返される。
【０１３８】
ステップＳ４２において、特徴抽出式リスト生成部３５は、第Ｍ番目の特徴抽出式（以下、特徴抽出式[Ｍ]とも記述する）の入力データをランダムに決定する。
【０１３９】
ステップＳ４３において、特徴抽出式リスト生成部３５は、生成する特徴抽出式[Ｍ]の処理対称軸とオペレータをランダムに１つ決定する。
【０１４０】
オペレータの種類としては、例えば、平均値（Mean）、高速フーリエ変換（FFT）、標準偏差(StDev)、出現率(Ratio)、ローパスフィルタ(LPF)、ハイパスフィルタ(HPF)、絶対値(ABS)、微分(Differential)、最大値(MaxIndex)、不偏分散(UVariance)などを挙げることができる。なお、決定されたオペレータによっては処理対称軸が固定されていることがあるので、その場合、パラメータに固定されている処理対称軸を採用する。また、パラメータを必要とするオペレータが決定された場合、パラメータもランダムまたは予め設定されている値に決定する。
【０１４１】
ステップＳ４４において、特徴抽出式リスト生成部３５は、現時点までに生成されている特徴抽出式[Ｍ]の演算結果がスカラ（１次元）であるか否かを判断する。ステップＳ４４において、演算結果がスカラ量ではないと判断された場合、処理はステップＳ４３に戻り、それ以降の処理が繰り返されて、オペレータが１つ追加される。
【０１４２】
そして、ステップＳ４４において、演算結果がスカラ量であると判断された場合、ステップＳ４５において、特徴抽出式リスト生成部３５は、式ループパラメータＭが最大値ｍよりも小さいか否かを判断する。ステップＳ４５において、式ループパラメータＭが最大値ｍよりも小さいと判断された場合、式ループパラメータＭが１だけインクリメントされて、処理は、ステップＳ４２に戻り、それ以降の処理が繰り返される。ステップＳ４５において、式ループパラメータＭが最大値ｍよりも小さくない（式ループパラメータＭが最大値ｍと同値である）と判断された場合、式ループを抜けて、処理は図１７のステップＳ２２に戻り、ステップＳ２４に進む。
【０１４３】
このような処理により、１世代目の特徴抽出式リストが生成される。
【０１４４】
次に、図１９のフローチャートを参照して、図１７のステップＳ２３において実行される、次世代リストの生成処理について説明する。
【０１４５】
ステップＳ６１において、特徴抽出式リスト生成部３５は、選択処理（コピー処理）を実行する特徴抽出式の数（選択数）をms、交差処理を実行する特徴抽出式の数（交差数）をmx、突然変異を実行する特徴抽出式の数（突然変異数）をmm、ランダム生成を実行する特徴抽出式の数（ランダム生成数）をmrとして、それぞれの値を、ｍｓ＋ｍｘ＋ｍｍ＋ｍｒ＝ｍ（ｍは特徴抽出式の総数）を満たすように決定する。
【０１４６】
それぞれの値は、その比率が予め定められているものであっても良いし、ｍｓ＋ｍｘ＋ｍｍ＋ｍｒ＝ｍを満たすようにランダムに決定しても良い。
【０１４７】
ステップＳ６２において、図２０を用いて後述する選択処理が実行される。
【０１４８】
ステップＳ６３において、図２１を用いて後述する交差処理が実行される。
【０１４９】
ステップＳ６４において、図２２を用いて後述する突然変異処理が実行される。
【０１５０】
ステップＳ６５において、図２３を用いて後述するランダム生成処理が実行され、処理は図１７のステップＳ２３に戻り、ステップＳ２４に進む。
【０１５１】
このような処理により、２世代目以降の特徴抽出式リストが、遺伝的探索に基づいて生成される。
【０１５２】
次に、図２０のフローチャートを参照して、図１９のステップＳ６２において実行される、選択処理について説明する。
【０１５３】
ステップＳ９１において、特徴抽出式リスト生成部３５は、現世代（今生成しようとしている特徴抽出式リストの世代の前の世代）の特徴抽出式を、寄与率順にソートする。
【０１５４】
ステップＳ９２において、特徴抽出式リスト生成部３５は、上位ms個の式を次世代の式として採用し、処理は、図１９のステップＳ６２に戻り、ステップＳ６３に進む。
【０１５５】
このような処理により、寄与率の高い特徴抽出式を選択して、次世代の特徴抽出式リストにコピーすることができる。
【０１５６】
次に、図２１のフローチャートを参照して、図１９のステップＳ６３において実行される、交差処理について説明する。
【０１５７】
ステップＳ１２１において、特徴抽出式リスト生成部３５は、交差ループパラメータＭＸを１に初期化して、交差ループを開始する。なお、交差ループは、交差数ｍｘだけ繰り返される。
【０１５８】
ステップＳ１２２において、特徴抽出式リスト生成部３５は、現世代のリストに含まれる全ての特徴抽出式から、寄与率が高いものほど選択されやすいように重み付けをしながらランダムに特徴抽出式を1つ選択して式Ａとする。
【０１５９】
ステップＳ１２３において、特徴抽出式リスト生成部３５は、現世代のリストに含まれる全ての特徴抽出式から、寄与率が高いものほど選択されやすいように重み付けをしながらランダムに特徴抽出式を1つ選択して式Ｂとする。
【０１６０】
ステップＳ１２４において、特徴抽出式リスト生成部３５は、式Ｂは式Ａとは異なる式であるか否かを判断する。ステップＳ１２４において、式Ｂは式Ａとは異なる式ではないと判断された場合、処理はステップＳ１２３に戻り、それ以降の処理が繰り返されて、式Ｂは式Ａとは異なる式ではあると判断されるまで、式Ｂが新たに選択される。
【０１６１】
ステップＳ１２４において、式Ｂは式Ａとは異なる式であると判断された場合、ステップＳ１２５において、特徴抽出式リスト生成部３５は、式Ａと式Ｂのうちの一部を組み替えて、新しい特徴抽出式を作る。
【０１６２】
このとき、特徴抽出式リスト生成部３５は、組み合わせた後の特徴抽出式を計算することにより、入力されたデータからスカラ量を求めることができるような、すなわち、先頭から順番に演算処理を実行した場合、処理軸の矛盾が発生しないような組み合わせで、この２つの式の一部を組み合わせる。
【０１６３】
ステップＳ１２６において、特徴抽出式リスト生成部３５は、ステップＳ１２５において生成された新しい特徴抽出式を次世代の式に加える。
【０１６４】
ステップＳ１２７において、特徴抽出式リスト生成部３５は、交差ループパラメータＭＸが最大値である交差数ｍｘよりも小さいか否かを判断する。ステップＳ１２７において、交差ループパラメータＭＸが交差数ｍｘよりも小さいと判断された場合、交差ループパラメータＭＸを１インクリメントして、処理は、ステップＳ１２２に戻り、それ以降の処理が繰り返される。ステップＳ１２７において、交差ループパラメータＭＸが交差数ｍｘよりも小さくない、すなわち、同一の値であると判断された場合、交差ループを抜けるので、処理は、図１９のステップＳ６３に戻り、ステップＳ６４に進む。
【０１６５】
交差ループであるステップＳ１２２乃至Ｓ１２６の処理が１回実行されるごとに、次世代の特徴抽出式リストに含まれる特徴抽出式（遺伝子）のうちの１個が生成され、交差ループが終了された場合、特徴抽出式リストに含まれる特徴抽出式（遺伝子）のうちのｍｘ個が生成されたことになる。
【０１６６】
このような処理により、現世代の特徴抽出式リストのうち、寄与率が高いものほど選択されやすいように重み付けをしながら特徴抽出式が選択され、それを用いて、交差処理により、次世代の特徴抽出式リストに含まれる特徴抽出式が生成される。
【０１６７】
次に、図２２のフローチャートを参照して、図１９のステップＳ６４において実行される、突然変異処理について説明する。
【０１６８】
ステップＳ１５１において、特徴抽出式リスト生成部３５は、突然変異ループパラメータＭＭを１に初期化して、突然変異ループを開始する。なお、突然変異ループは、突然変異数ｍｍだけ繰り返される。
【０１６９】
ステップＳ１５２において、特徴抽出式リスト生成部３５は、現世代のリストに含まれる全ての特徴抽出式から、寄与率が高いものほど選択されやすいように重み付けをしながらランダムに特徴抽出式を1つ選択して式Ａとする。
【０１７０】
ステップＳ１５３において、特徴抽出式リスト生成部３５は、選択した式Ａを元に、その一部に対して、変更、削除、または、内部のパラメータを変更するなどの処理を施すことにより突然変異させて新しい特徴抽出式を作る。
【０１７１】
このとき、特徴抽出式リスト生成部３５は、特徴抽出式の一部を変更した後の特徴抽出式を計算することにより、入力されたデータからスカラ量を求めることができるような、すなわち、先頭から順番に演算処理を実行した場合、処理軸の矛盾が発生しないような方法で、特徴抽出式の一部を変更する。
【０１７２】
ステップＳ１５４において、特徴抽出式リスト生成部３５は、ステップＳ１５３において生成された新しい特徴抽出式を次世代の特徴抽出式に加える。
【０１７３】
ステップＳ１５５において、特徴抽出式リスト生成部３５は、突然変異ループパラメータＭＭが最大値である突然変異数ｍｍよりも小さいか否かを判断する。ステップＳ１５５において、突然変異ループパラメータＭＭが突然変異数ｍｍよりも小さいと判断された場合、突然変異ループパラメータＭＭを１インクリメントして、処理は、ステップＳ１５２に戻り、それ以降の処理が繰り返される。ステップＳ１５５において、突然変異ループパラメータＭＭが突然変異数ｍｍよりも小さくない、すなわち、同一の値であると判断された場合、突然変異ループを抜けるので、処理は、図１９のステップＳ６４に戻り、ステップＳ６５に進む。
【０１７４】
突然変異ループであるステップＳ１５２乃至Ｓ１５４の処理が１回実行されるごとに、次世代の特徴抽出式リストに含まれる特徴抽出式（遺伝子）のうちの１個が生成され、突然変異ループが終了された場合、特徴抽出式リストに含まれる特徴抽出式（遺伝子）のうちのｍｍ個が生成されたことになる。
【０１７５】
このような処理により、現世代の特徴抽出式リストのうち、寄与率が高いものほど選択されやすいように重み付けをしながら特徴抽出式が選択され、それを用いて、突然変異処理により、次世代の特徴抽出式リストに含まれる特徴抽出式が生成される。
【０１７６】
次に、図２３のフローチャートを参照して、図１９のステップＳ６５において実行される、ランダム生成処理について説明する。
【０１７７】
ステップＳ１８１において、特徴抽出式リスト生成部３５は、ランダム生成ループパラメータＭＲを１に初期化してランダム生成ループを開始する。なお、ランダム生成ループは、特徴抽出式リストを構成する特徴抽出式の数ｍｒだけ繰り返される。
【０１７８】
ステップＳ１８２において、特徴抽出式リスト生成部３５は、第ＭＲ番目の特徴抽出式（以下、特徴抽出式ＭＲとも記述する）が対応する入力データを、複数の学習用入力データの中からランダムに決定する。
【０１７９】
ステップＳ１８３において、特徴抽出式リスト生成部３５は、生成する特徴抽出式ＭＲの処理対称軸とオペレータをランダムに１つ決定する。
【０１８０】
オペレータの種類としては、例えば、平均値（Mean）、高速フーリエ変換（FFT）、標準偏差(StDev)、出現率(Ratio)、ローパスフィルタ(LPF)、ハイパスフィルタ(HPF)、絶対値(ABS)、微分(Differential)、最大値(MaxIndex)、不偏分散(UVariance)などを挙げることができる。なお、決定されたオペレータによっては処理対称軸が固定されていることがあるので、その場合、パラメータに固定されている処理対称軸を採用する。また、パラメータを必要とするオペレータが決定された場合、パラメータもランダムまたは予め設定されている値に決定する。
【０１８１】
ステップＳ１８４において、特徴抽出式リスト生成部３５は、現時点までに生成されている特徴抽出式ＭＲの演算結果がスカラ（１次元）であるか否かを判断する。ステップＳ１８４において、演算結果がスカラ量ではないと判断された場合、処理はステップＳ１８３に戻り、それ以降の処理が繰り返されて、オペレータが１つ追加される。
【０１８２】
そして、ステップＳ１８４において、演算結果がスカラ量であると判断された場合、ステップＳ１８５において、特徴抽出式リスト生成部３５は、ランダム生成ループパラメータＭＲが最大値ｍｒよりも小さいか否かを判断する。ステップＳ１８５において、ランダム生成ループパラメータＭＲが最大値ｍｒよりも小さいと判断された場合、ランダム生成ループパラメータＭＲが１だけインクリメントされて、処理は、ステップＳ１８２に戻り、それ以降の処理が繰り返される。ステップＳ１８５において、ランダム生成ループパラメータＭＲが最大値ｍｒよりも小さくない（ランダム生成ループパラメータＭＲが最大値ｍｒと同値である）と判断された場合、ランダム生成ループを抜けて、処理は図１９のステップＳ６５に戻り、図１７のステップＳ２３に戻り、ステップＳ２４に進む。
【０１８３】
ランダム生成ループであるステップＳ１８２乃至Ｓ１８５の処理が１回実行されるごとに、次世代の特徴抽出式リストに含まれる特徴抽出式（遺伝子）のうちの１個が生成され、ランダム生成ループが終了された場合、特徴抽出式リストに含まれる特徴抽出式（遺伝子）のうちのｍｒ個が生成されたことになる。
【０１８４】
このような処理により、ランダム生成処理により、次世代の特徴抽出式リストに含まれる特徴抽出式のうちの一部が生成される。
【０１８５】
次に、図２４のフローチャートを参照して、図１６のステップＳ３において実行される、特徴量計算処理について説明する。
【０１８６】
ステップＳ２１１において、特徴量計算部３２は、特徴抽出式リスト生成部３５から、特徴抽出式リストを取得し、式ループパラメータＭを１に初期化して、式ループを開始する。なお、式ループは、特徴抽出式リストを構成する特徴抽出式の数ｍだけ繰り返される。
【０１８７】
ステップＳ２１２において、特徴量計算部３２は、コンテンツループパラメータＱを１に初期化してコンテンツループを開始する。なお、コンテンツループは、学習用コンテンツデータ取得部３１により取得される学習用データの数ｑだけ繰り返される。
【０１８８】
ステップＳ２１３において、特徴量計算部３２は、式ループパラメータＭに対応する特徴抽出式を用いて、コンテンツループパラメータＱに対応する学習用データの特徴量の演算を実行する。
【０１８９】
ステップＳ２１４において、特徴量計算部３２は、コンテンツループパラメータＱが最大値ｑよりも小さいか否かを判断する。ステップＳ２１４において、コンテンツループパラメータＱが最大値ｑよりも小さいと判断された場合、コンテンツループパラメータＱが１だけインクリメントされて、処理は、ステップＳ２１３に戻り、それ以降の処理が繰り返される。
【０１９０】
ステップＳ２１４において、コンテンツループパラメータＱが最大値ｑよりも小さくない（コンテンツループパラメータＱが最大値ｑと同値である）と判断された場合、コンテンツループを抜けて、処理は、ステップＳ２１５に進む。
【０１９１】
ステップＳ２１５において、特徴量計算部３２は、式ループパラメータＭが最大値ｍよりも小さいか否かを判断する。ステップＳ２１５において、式ループパラメータＭが最大値ｍよりも小さいと判断された場合、式ループパラメータＭが１だけインクリメントされて、処理は、ステップＳ２１２に戻り、それ以降の処理が繰り返される。ステップＳ２１５において、式ループパラメータＭが最大値ｍよりも小さくない（式ループパラメータＭが最大値ｍと同値である）と判断された場合、式ループを抜けて、処理は、図１６のステップＳ３に戻り、ステップＳ４に進む。
【０１９２】
このような処理により、特徴抽出式のそれぞれを用いた特徴量が計算される。ここで計算された特徴量は、特徴抽出式の世代を進めるための評価値としては用いられない。特徴抽出式の世代を進めるための評価値は、ここで計算された特徴量ではなく、この特徴量を用いて求められる特徴量計算式における、対応する特徴抽出式の寄与率である。
【０１９３】
次に、図２５のフローチャートを参照して、図１６のステップＳ４において実行される、機械学習処理について説明する。
【０１９４】
ステップＳ２４１において、機械学習部３４は、教師ループパラメータＫを１に初期化して教師ループを開始する。なお、教師ループは、教師データ取得部３３により取得された教師データの数ｋだけ繰り返される。
【０１９５】
ステップＳ２４２において、図２６を用いて後述する学習処理が実行される。
【０１９６】
ステップＳ２４３において、機械学習部３４は、教師ループパラメータＫが最大値ｋよりも小さいか否かを判断する。ステップＳ２４３において、教師ループパラメータＫが最大値ｋよりも小さいと判断された場合、教師ループパラメータＫが１だけインクリメントされて、処理は、ステップＳ２４２に戻り、それ以降の処理が繰り返される。ステップＳ２４３において、教師ループパラメータＫが最大値ｋよりも小さくない（教師ループパラメータＫが最大値ｋと同値である）と判断された場合、教師ループを抜けて、処理は、ステップＳ２４４に進む。
【０１９７】
そして、ステップＳ２４４において、図２７を用いて後述する寄与率計算処理が実行されて、処理は、図１６のステップＳ４に戻り、ステップＳ５に進む。
【０１９８】
次に、図２６のフローチャートを参照して、図２５のステップＳ２４２において実行される、学習処理について説明する。
【０１９９】
ステップＳ２７１において、機械学習部３４は、特徴量計算式を生成するにあたって、使用する特徴抽出式の初期集団を、ランダムに生成する。すなわち、機械学習部３４は、それぞれの特徴抽出式を使用するか（すなわち、特徴量計算式における結合係数が所定の値を有するか）使用しないとするか（すなわち、特徴量計算式における結合係数が０となるか）を定めたものを遺伝子として、その遺伝子が複数集められた初期集団を、ランダムに生成する。
【０２００】
ステップＳ２７２において、機械学習部３４は、PopulationループパラメータＰを１に初期化してPopulationループを開始する。なお、Populationループは、初期集団に含まれる遺伝子の数ｐだけ繰り返される。
【０２０１】
ステップＳ２７３において、機械学習部３４は、特徴量算出部１２から供給された特徴量の計算結果のうち、使用する特徴抽出式として選択された特徴抽出式の計算結果、すなわち、選択された特徴抽出式により得られる特徴量を用い、線形回帰、または線形判別で、特徴量計算式[k]（対象問題の数ｋだけ生成される特徴量計算式ごとに）を学習する。
【０２０２】
ステップＳ２７４において、機械学習部３４は、AICを用いて、ステップＳ２７３の学習結果を評価する。
【０２０３】
ステップＳ２７５において、機械学習部３４は、PopulationループパラメータＰが、最大値ｐより小さいか否かを判断する。ステップＳ２７５において、PopulationループパラメータＰが、最大値ｐより小さいと判断された場合、PopulationループパラメータＰが１インクリメントされて、処理は、ステップＳ２７３に戻り、それ以降の処理が繰り返される。ステップＳ２７５において、PopulationループパラメータＰが、最大値ｐより小さくない（PopulationループパラメータＰが最大値ｐと同値である）と判断された場合、Populationループを抜ける。
【０２０４】
ステップＳ２７６において、機械学習部３４は、AICを評価値とし、使用する特徴抽出式を選択して、交差、突然変異をおこなうことにより、世代を更新して、特徴抽出式を変化させる。
【０２０５】
ステップＳ２７７において、機械学習部３４は、最も良い遺伝子の評価値が、所定の数世代の間、更新されていないか否かを判断する。ステップＳ２７７において、最も良い遺伝子の評価値は、更新されている、または、まだ更新されていなくなってから所定の世代数経過していないと判断された場合、処理は、ステップＳ２７２に戻り、それ以降の処理が繰り返される。
【０２０６】
ステップＳ２７７において、最も良い遺伝子の評価値が、所定の数世代の間、更新されていないと判断された場合、ステップＳ２７８において、機械学習部３４は、最も良い遺伝子を、学習結果として、処理は、図２５のステップＳ２４２に戻り、ステップＳ２４３に進む。
【０２０７】
このような処理により、特徴抽出式を使用する、しないの組み合わせを遺伝子とした遺伝的探索法により、特徴量計算式に使用するべき特徴抽出式の組み合わせを求めることができる。
【０２０８】
なお、ここでは、機械学習に遺伝子的探索法とＡＩＣを用いるものとして説明したが、異なる方法により、学習処理を行っても良いことは言うまでもない。また、遺伝的アルゴリズムを利用するのではなく、近傍探索を用いて各特徴抽出式の出力値の使用/未使用を求めるようにしても良い。
【０２０９】
次に、図２７のフローチャートを参照して、図２５のステップＳ２４４において実行される、寄与率計算処理について説明する。
【０２１０】
ステップＳ３０１において、機械学習部３４は、式ループパラメータＭを１に初期化して式ループを開始する。なお、式ループは、特徴抽出式リストを構成する特徴抽出式の数ｍだけ繰り返される。
【０２１１】
ステップＳ３０２において、機械学習部３４は、特徴抽出式[M]において、学習のために与えられた全ての学習用入力データに対する標準偏差StDev[M]を計算する。
【０２１２】
ステップＳ３０３において、機械学習部３４は、式ループパラメータＭが最大値ｍよりも小さいか否かを判断する。ステップＳ３０３において、式ループパラメータＭが最大値ｍよりも小さいと判断された場合、式ループパラメータＭが１だけインクリメントされて、処理は、ステップＳ３０１に戻り、それ以降の処理が繰り返される。ステップＳ３０３において、式ループパラメータＭが最大値ｍよりも小さくない（式ループパラメータＭが最大値ｍと同値である）と判断された場合、式ループを抜ける。
【０２１３】
ステップＳ３０４において、機械学習部３４は、全ての教師の種類に対するそれぞれの特徴抽出式の寄与率の合計値である合計寄与率Cont[Ｍ]を０に初期化する。
【０２１４】
ステップＳ３０５において、機械学習部３４は、教師ループパラメータＫを１に初期化して教師ループを開始する。なお、教師ループは、教師データ取得部３３により取得された教師データの数ｋだけ繰り返される。
【０２１５】
ステップＳ３０６において、機械学習部３４は、式ループパラメータＭを１に初期化して式ループを開始する。なお、式ループは、特徴抽出式リストを構成する特徴抽出式の数ｍだけ繰り返される。
【０２１６】
ステップＳ３０７において、機械学習部３４は、教師ループパラメータＫに対応する目的のメタデータ（例えば、明るさや速さを示す値）Ｙを推定した場合の特徴抽出式の寄与率（ＸM）を、上述した式（３）を用いて算出する。
【０２１７】
ステップＳ３０８において、機械学習部３４は、式ループパラメータＭが最大値ｍよりも小さいか否かを判断する。ステップＳ３０８において、式ループパラメータＭが最大値ｍよりも小さいと判断された場合、式ループパラメータＭが１だけインクリメントされて、処理は、ステップＳ３０７に戻り、それ以降の処理が繰り返される。ステップＳ３０８において、式ループパラメータＭが最大値ｍよりも小さくない（式ループパラメータＭが最大値ｍと同値である）と判断された場合、式ループを抜ける。
【０２１８】
ステップＳ３０９において、機械学習部３４は、教師ループパラメータＫが最大値ｋよりも小さいか否かを判断する。ステップＳ３０９において、教師ループパラメータＫが最大値ｋよりも小さいと判断された場合、教師ループパラメータＫが１だけインクリメントされて、処理は、ステップＳ３０６に戻り、それ以降の処理が繰り返される。ステップＳ３０９において、教師ループパラメータＫが最大値ｋよりも小さくない（教師ループパラメータＫが最大値ｋと同値である）と判断された場合、教師ループを抜ける。
【０２１９】
ステップＳ３１０において、機械学習部３４は、教師データごとの特徴抽出式の寄与率（ＸM）の合計を合計寄与率Cont[Ｍ]とし、処理は、図２５のステップＳ２４４に戻り、図１６のステップＳ４に戻り、ステップＳ５に進む。
【０２２０】
このような処理により、対象問題の解を求めるための特徴量計算式における特徴抽出式の寄与率を算出することができる。この寄与率は、特徴量抽出アルゴリズムを生成するための遺伝的探索処理において、それぞれの特徴抽出式の世代を進める場合の評価値として用いられる。
【０２２１】
図１６乃至図２７を用いて説明した処理により、アルゴリズム生成部１１は、特徴量抽出アルゴリズムを生成し、生成された特徴量抽出アルゴリズムを、同一の装置（情報処理装置１）内に設けられている、または、異なる装置として備えられている、特徴量算出部１２に供給する。特徴量算出部１２は、特徴量を検出するために供給される検出用データを、特徴量抽出アルゴリズムに基づいて解析し、特徴量を算出して出力する。
【０２２２】
次に、図２８のフローチャートを参照して、特徴量算出手段により実行される、特徴量算出処理について説明する。
【０２２３】
ステップＳ３３１において、特徴量算出部１２の特徴量演算部５３は、検出用データの特徴量を検出するための特徴量抽出アルゴリズムを内部に記録しているか否かを判断する。
【０２２４】
ステップＳ３３１において、特徴量抽出アルゴリズムを内部に記録していないと判断された場合、ステップＳ３３２において、特徴量抽出アルゴリズム取得部５１は、検出用データの特徴量を検出するための特徴量抽出アルゴリズムを取得して、特徴量演算部５３に供給する。検出用データの特徴量を検出するための特徴量抽出アルゴリズムとは、上述した処理により、検出用データに対応する学習用データおよび教師データを用いてアルゴリズム生成部１１により生成されるものである。
【０２２５】
ステップＳ３３１において、特徴量抽出アルゴリズムを内部に記録していると判断された場合、または、ステップＳ３３２の処理の終了後、ステップＳ３３３において、検出用コンテンツデータ取得部５２は、特徴量抽出対象となる検出用データを取得して、特徴量演算部５３に供給する。
【０２２６】
ステップＳ３３４において、特徴量演算部５３は、対応する特徴量抽出アルゴリズムを用いて、検出用コンテンツデータ取得部５２から供給された特徴量抽出対象となる検出用データにおける対象問題の解である特徴量を演算して、結果出力部５４に供給する。
【０２２７】
ステップＳ３３５において、結果出力部５４は、ステップＳ３３４において特徴量演算部５３により演算された特徴量を、例えば、外部の機器に出力したり、テキストデータとして表示したり、解答に対応する音声データとして音声出力するなどして、ユーザに通知するために出力して、処理が終了される。
【０２２８】
このような処理により、遺伝子全体で対象問題を解かせ、各遺伝子が問題を解くために貢献した割合を寄与率として算出し、これを評価値とした遺伝的探索を行うことにより生成された特徴量抽出アルゴリズムに基づいて、所望の入力データに対して、同様の対象問題を解くことができる。
【０２２９】
以上説明したように、図３を用いて説明した情報処理装置１、または、アルゴリズム生成部１１および特徴量算出部１２がそれぞれ独立した装置として構成されているような情報処理システムにおいては、まず、対象問題を解くことができる特徴量抽出アルゴリズムが生成される。特徴量抽出アルゴリズムの生成のためには、まず、１世代目の特徴抽出式（すなわち、遺伝子）が、所定の数ランダムに生成されて、全ての学習用コンテンツデータを用いて、全ての特徴抽出式の演算結果が求められる。そして、全ての特徴抽出式の演算結果を用いて、機械学習により、目的とする特徴量（対象問題の解）を抽出するための特徴量計算式が求められるとともに、特徴量計算式における各特徴抽出式の寄与率が算出される。そして、各特徴抽出式の寄与率を評価値として、現世代の複数の特徴抽出式を現世代の遺伝子として、遺伝的探索法の操作が施されて、次世代の遺伝子、すなわち、次世代の特徴抽出式が生成される。そして、世代の交代が続けられることにより、所定の精度で対象問題の解を求めることができる特徴量抽出アルゴリズムを得ることができる。
【０２３０】
すなわち、アルゴリズム生成部１１は、問題を解くことができる1つの優秀な遺伝子を見つけるのではなく、協力しながら問題を解く複数の遺伝子を効率的に探索することにより、コンテンツから複数の特徴量を自動抽出する特徴量抽出器の自動構築をおこなうものである。
【０２３１】
これにより、１つの遺伝子により対象問題を解くのではなく、複数の遺伝子の組により対象問題を解くような場合に、例えば、上述した特許文献１のように複数の特徴抽出式リストを用いなくても良いため、協力しながら問題を解く複数の遺伝子を、より少ない演算回数で、効率的に探索することが可能となる。
【０２３２】
上述した一連の処理は、ハードウエアにより実行させることもできるし、ソフトウェアにより実行させることもできる。この場合、上述した処理は、図２９に示されるようなパーソナルコンピュータ５００により実行される。
【０２３３】
図２９において、CPU（Central Processing Unit）５０１は、ROM(Read Only Memory)５０２に記憶されているプログラム、または、記憶部５０８からRAM(Random Access Memory)５０３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。RAM５０３にはまた、CPU５０１が各種の処理を実行する上において必要なデータなどが適宜記憶される。
【０２３４】
CPU５０１、ROM５０２、およびRAM５０３は、内部バス５０４を介して相互に接続されている。この内部バス５０４にはまた、入出力インターフェース５０５も接続されている。
【０２３５】
入出力インターフェース５０５には、キーボード、マウスなどよりなる入力部５０６、CRT，LCDなどよりなるディスプレイ、スピーカなどよりなる出力部５０７、ハードディスクなどより構成される記憶部５０８、並びに、モデム、ターミナルアダプタなどより構成される通信部５０９が接続されている。通信部５０９は、電話回線やCATVを含む各種のネットワークを介しての通信処理を行う。
【０２３６】
入出力インターフェース５０５にはまた、必要に応じてドライブ５１０が接続され、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、あるいは半導体メモリなどによりなるリムーバブルメディア５２１が適宜装着され、それらから読み出されたコンピュータプログラムが、必要に応じて記憶部５０８にインストールされる。
【０２３７】
また、本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。
【０２３８】
なお、本明細書において、システムとは、複数の装置により構成される装置全体を表すものである。
【０２３９】
なお、本発明の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。
【図面の簡単な説明】
【０２４０】
【図１】従来の遺伝的探索について説明するための図である。
【図２】特許文献１において用いられた遺伝的探索方法について説明するための図である。
【図３】本発明を適用した情報処理装置について説明するための図である。
【図４】教師データと特徴抽出アルゴリズムについて説明するための図である。
【図５】各遺伝子の寄与率を評価値に用いることについて説明するための図である。
【図６】各遺伝子の寄与率を評価値に用いた遺伝的探索について説明するための図である。
【図７】図３のアルゴリズム生成部の更に詳細な構成を示すブロック図である。
【図８】入力データの例について説明するための図である。
【図９】図８の入力データに対する特徴抽出式の例について説明するための図である。
【図１０】選択処理について説明するための図である。
【図１１】各遺伝子の寄与率を評価値に用いた遺伝的探索について説明するための図である。
【図１２】図３の特徴量算出部の更に詳細な構成を示すブロック図である。
【図１３】入力データの例について説明するための図である。
【図１４】入力データの例について説明するための図である。
【図１５】入力データの例について説明するための図である。
【図１６】アルゴリズム生成処理について説明するためのフローチャートである。
【図１７】特徴抽出式リスト生成処理について説明するためのフローチャートである。
【図１８】リストのランダム処理について説明するためのフローチャートである。
【図１９】次世代リストの生成処理について説明するためのフローチャートである。
【図２０】選択処理について説明するためのフローチャートである。
【図２１】交差処理について説明するためのフローチャートである。
【図２２】突然変異処理について説明するためのフローチャートである。
【図２３】ランダム生成処理について説明するためのフローチャートである。
【図２４】特徴量計算処理について説明するためのフローチャートである。
【図２５】機械学習処理について説明するためのフローチャートである。
【図２６】学習処理について説明するためのフローチャートである。
【図２７】寄与率計算処理について説明するためのフローチャートである。
【図２８】特徴量算出処理について説明するためのフローチャートである。
【図２９】パーソナルコンピュータの構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【０２４１】
１  情報処理装置，  １１，  アルゴリズム生成部，  １２  特徴量算出部，  ３１  学習用コンテンツデータ取得部，  ３２  特徴量計算部，  ３３  教師データ取得部，  ３４  機械学習部，  ３５  特徴抽出式リスト生成部，  ３６  特徴量抽出アルゴリズム出力部，  ５１  特徴量抽出アルゴリズム取得部，  ５２  検出用コンテンツデータ取得部，  ５３  特徴量演算部，  ５４  結果出力部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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