數據處理裝置、數據處理系統以及數據處理方法制造方法及圖紙

提供能夠進行高精度的數據處理的數據處理裝置、數據處理系統以及數據處理方法。根據實施方式，數據處理裝置包括處理部。處理部能夠在第1動作中根據基于第1取得數據和第1其他數據的第1生成數據來生成第1機器學習模型。第1其他數據包括Np行D1列的第1其他特征量矩陣和Np行的第1其他標簽。第1取得數據包括N1行D1列的第1特征量矩陣和N1行的第1取得標簽。第1生成數據包括(Np+N1)行(3

【技術實現步驟摘要】
數據處理裝置、數據處理系統以及數據處理方法
[0001]本申請以日本特許申請2022
?
068632(申請日2022年4月19日)為基礎，根據該申請享受優先利益。本申請通過參照該申請而包含該申請的全部內容。


[0002]本專利技術的實施方式涉及數據處理裝置、數據處理系統以及數據處理方法。

技術介紹

[0003]例如，與磁記錄再現裝置等的各種電子設備有關的數據會被進行處理。例如，通過數據處理來進行機器學習。期望高精度的數據處理。

技術實現思路

[0004]本專利技術的實施方式提供能夠進行高精度的數據處理的數據處理裝置、數據處理系統以及數據處理方法。
[0005]用于解決課題的技術方案
[0006]根據本專利技術的實施方式，數據處理裝置包括取得部和處理部。所述取得部能夠在第1動作中取得第1取得數據。所述處理部能夠在所述第1動作中根據基于所述第1取得數據和第1其他數據的第1生成數據來生成第1機器學習模型。所述第1其他數據包括Np行D1列的第1其他特征量矩陣和Np行的第1其他標簽。所述Np為2以上的整數。所述D1為1以上的整數。所述第1取得數據包括N1行D1列的第1特征量矩陣和N1行的第1取得標簽。所述N1為2以上的整數。所述N1比所述Np小。所述第1生成數據包括(Np+N1)行(3
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D1)列的第1生成矩陣和(Np+N1)行的第1生成標簽。所述第1生成矩陣包括第1矩陣數據、第2矩陣數據以及第3矩陣數據。所述第1矩陣數據的分量包括所述第1其他特征量矩陣與所述第1特征量矩陣的行方向上的結合。所述第2矩陣數據的分量包括Np行D1列的0的分量的矩陣與所述第1特征量矩陣的所述行方向上的結合。所述第3矩陣數據的分量包括所述第1其他特征量矩陣與N1行D1列的0的分量的矩陣的所述行方向上的結合。所述第1生成標簽的分量包括所述第1其他標簽與所述第1取得標簽的所述行方向上的結合。(Np+N1)/D1為250以上。
[0007]根據上述構成的數據處理裝置，能夠提供能進行高精度的數據處理的數據處理裝置、數據處理系統以及數據處理方法。
附圖說明
[0008]圖1是例示第1實施方式涉及的數據處理裝置的示意圖。
[0009]圖2是例示第1實施方式涉及的數據處理裝置的動作的示意圖。
[0010]圖3是例示第1實施方式涉及的數據處理裝置的動作的示意圖。
[0011]圖4是例示第1實施方式涉及的數據處理裝置的動作的示意圖。
[0012]圖5是例示第1實施方式涉及的數據處理裝置的動作的示意圖。
[0013]圖6是例示第1實施方式涉及的數據處理裝置的動作的示意圖。
[0014]圖7是例示第1實施方式涉及的數據處理裝置的動作的示意圖。
[0015]圖8是例示第1實施方式涉及的數據處理裝置的動作的示意圖。
[0016]圖9是例示第1實施方式涉及的數據處理裝置的動作的示意圖。
[0017]圖10是例示第1實施方式涉及的數據處理裝置的動作的示意圖。
[0018]圖11是例示第1實施方式涉及的數據處理裝置的動作的示意圖。
[0019]圖12是例示第1實施方式涉及的數據處理裝置的動作的示意圖。
[0020]圖13是例示第1實施方式涉及的數據處理裝置的動作的示意圖。
[0021]圖14是例示第1實施方式涉及的數據處理裝置的動作的示意圖。
[0022]圖15是例示第1實施方式涉及的數據處理裝置的動作的示意圖。
[0023]圖16是例示第1實施方式涉及的數據處理裝置的動作的示意圖。
[0024]圖17是例示第1實施方式涉及的數據處理裝置的特性的曲線圖。
[0025]圖18是例示實施方式涉及的數據處理裝置的示意圖。
[0026]標號說明
[0027]10D數據；11、12第1取得數據、第2取得數據；11a、12a第1特征量矩陣、第2特征量矩陣；11b、12b第1取得標簽、第2取得標簽；21、22第1生成數據、第2生成數據；21a、22a第1生成矩陣、第2生成矩陣；21b、22b第1生成標簽、第2生成標簽；31、32第1機器學習模型、第2機器學習模型；51、52第1其他數據、第2其他數據；51a、52a第1其他特征量矩陣、第2其他特征量矩陣；51b、52b第1其他標簽、第2其他標簽；61a、62a第1回歸矩陣、第2回歸矩陣；61b、62b第1回歸標簽、第2回歸標簽；71處理部；72取得部；73存儲部；73a、73b第1存儲區域、第2存儲區域；74服務器；79b顯示部；79c輸入部；110數據處理裝置；210數據處理系統；A1精度；CC1、CC2第1計算例、第2計算例；I1信息；K1～K6第1回歸矩陣數據～第6回歸矩陣數據；M1～M6第1矩陣數據～第6矩陣數據；Mxa1、Mxa2、Mxb1、Mxb2、Mxc1、Mxc2矩陣；OP1～OP3第1動作～第3動作；P1信息；R1第1比
具體實施方式
[0028]以下，參照附圖對本專利技術的實施方式進行說明。
[0029]附圖是示意性的或者概念性的。在本申請說明書和各圖中，對與關于前面的附圖已經描述過的要素同樣的要素標記同一標號，適當省略詳細的說明。
[0030](第1實施方式)
[0031]圖1是例示第1實施方式涉及的數據處理裝置的示意圖。
[0032]如圖1所示，實施方式涉及的數據處理裝置110包括處理部71。處理部71能夠取得各種數據10D。例如，數據處理裝置110也可以包括取得部72。也可以是取得部72取得各種數據10D，取得部72所取得的數據10D被提供至處理部71。數據處理裝置110也可以包括存儲部73。也可以是取得部72所取得的數據10D被存儲于存儲部73。處理部71也可以從存儲部73取得存儲于存儲部73的數據10D。
[0033]取得部72例如為接口。取得部72例如可以是用于輸入以及輸出的接口。處理部71也可以輸出與處理后的結果有關的信息I1。信息I1也可以經由取得部72(接口)來輸出。處理部71也可以能夠與服務器74進行通信。通信可以包括信息的提供和信息的取得中的至少任一方。通信可以基于有線或者無線的任意方法。
[0034]數據10D例如也可以包括取得數據(例如第1取得數據11和第2取得數據12等)等。數據10D也可以包括其他數據(例如第1其他數據51和第2其他數據52等)。
[0035]圖2是例示第1實施方式涉及的數據處理裝置的動作的示意圖。
[0036]在實施方式中，取得部72和處理部71能夠實施第1動作OP1。取得部72能夠在第1動作OP1中取得第1取得數據11。處理部71可以從取得部72取得第1取得數據11。處理部71可以取得存儲于存儲部73的第1取得數據11。
[0037]處理部71取得第1其他數據51。例如，也可以是取得部72取得第1其他數據51，處理部71從取得部72取得第1其他數據51。處理部71也可以取得存儲于存儲部73的本文檔來自技高網...

【技術保護點】

【技術特征摘要】
1.一種數據處理裝置，具備：取得部；和處理部，所述取得部能夠在第1動作中取得第1取得數據，所述處理部能夠在所述第1動作中根據基于所述第1取得數據和第1其他數據的第1生成數據來生成第1機器學習模型，所述第1其他數據包括Np行D1列的第1其他特征量矩陣和Np行的第1其他標簽，所述Np為2以上的整數，所述D1為1以上的整數，所述第1取得數據包括N1行D1列的第1特征量矩陣和N1行的第1取得標簽，所述N1為2以上的整數，所述N1比所述Np小，所述第1生成數據包括(Np+N1)行(3
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D1)列的第1生成矩陣和(Np+N1)行的第1生成標簽，所述第1生成矩陣包括第1矩陣數據、第2矩陣數據以及第3矩陣數據，所述第1矩陣數據的分量包括所述第1其他特征量矩陣與所述第1特征量矩陣的行方向上的結合，所述第2矩陣數據的分量包括Np行D1列的0的分量的矩陣與所述第1特征量矩陣的所述行方向上的結合，所述第3矩陣數據的分量包括所述第1其他特征量矩陣與N1行D1列的0的分量的矩陣的所述行方向上的結合，所述第1生成標簽的分量包括所述第1其他標簽與所述第1取得標簽的所述行方向上的結合，(Np+N1)/D1為250以上。2.根據權利要求1所述的數據處理裝置，還具備存儲部，所述存儲部包括第1存儲區域，所述第1取得數據和所述第1其他數據存儲于所述第1存儲區域，所述處理部能夠從所述第1存儲區域取得所述第1取得數據和所述第1其他數據來實施所述第1動作。3.根據權利要求2所述的數據處理裝置，所述存儲部還包括第2存儲區域，所述處理部能夠使所述第1生成數據存儲于所述第2存儲區域。4.根據權利要求1所述的數據處理裝置，所述處理部能夠在所述第1動作中將第1回歸矩陣輸入到所述第1機器學習模型來進一步導出第1回歸標簽，所述第1回歸矩陣為N1行(3
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D1)列，所述第1回歸矩陣包括第1回歸矩陣數據、第2回歸矩陣數據以及第3回歸矩陣數據，所述第1回歸矩陣數據的分量包括所述第1特征量矩陣，所述第2回歸矩陣數據的分量包括所述第1特征量矩陣，所述第3回歸矩陣數據的分量包括N1行D1列的0的分量的矩陣。
5.根據權利要求4所述的數據處理裝置，所述取得部和所述處理部能夠進一步實施第2動作，所述取得部能夠在所述第2動作中取得第2取得數據，所述處理部能夠在所述第2動作中根據基于所述第2取得數據和第2其他數據的第2生成數據來生成第2機器學習模型，所述第2其他數據包括Nq行D2列的第2其他特征量矩陣和Np行的第2其他標簽，所述Np為2以上的整數，所述D2為1以上的整數，所述第2取得數據包括N2行D2列的第2特征量矩陣和N2行的第2取得標簽，所述N2為2以上的整數，所述N2比所述Nq小，所述第2生成數據包括(Nq+N2)行(D2
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3)列的第2生成矩陣和(Nq+N2)行的第2生成標簽，所述第2生成矩陣包括第4矩陣數據、第5矩陣數據以及第6矩陣數據，所述第4矩陣數據的分量包括所述第2其他特征量矩陣與所述第2特征量矩陣的行方向上的結合，所述第5矩陣數據的分量包括Nq行D2列的0的分量的矩陣與所述第2特征量矩陣的所述行方向上的結合，所述第6矩陣數據的分量包括所述第2其他特征量矩陣與N2行D2列的0的分量的矩陣的所述行方向上的結合，所述第2生成標簽的分量包括所述第2其他標簽與所述第2取得標簽的所述行方向...

【專利技術屬性】
技術研發人員：長村燎，成田直幸，前田知幸，
申請(專利權)人：東芝電子元件及存儲裝置株式會社，
類型：發明
國別省市：