本公开涉及信息处理装置、处理信息的方法以及提供信息的方法。
背景技术
近年来，作为与使用神经网络的学习有关的技术，存在各种技术(例如参见专利文献1)。神经网络大致分为三层(输入层、中间层和输出层)。使用其中具有多个中间层的网络的学习被称为深度学习。以这种方式，深度学习通过使用具有多个中间层的网络来提高学习装置的表达能力，从而允许学习复杂的问题或任务。
引用列表
专利文献
专利文献1：jph5-135000a
技术实现要素：
技术问题
此处，在深度学习中重要的是执行对网络结构(例如具有更高性能的网络结构)的高效搜索。因此，期望提供一种能够更高效地搜索网络结构的技术。
问题的解决方案
根据本公开，提供了一种信息处理装置，该信息处理装置包括：结构获取单元，其被配置成获取基于与图形结构网络的结构有关的信息而搜索到的图形结构。
根据本公开，提供了一种处理信息的方法，该方法包括：获取基于与图形结构网络的结构有关的信息而搜索到的图形结构。
根据本公开，提供了一种提供信息的方法，该方法包括：提供基于与图形结构网络的结构有关的信息而搜索到的图形结构的性能。
本发明的有益效果
根据如上所述的本公开的实施例，提供了一种能够更高效地搜索网络结构的技术。注意，上面描述的效果不一定是限制性的。与以上效果一起或替代以上效果，可以实现本说明书中描述的任一效果或者可从本说明书理解的其他效果。
附图说明
图1是示出根据本公开的实施例的信息处理系统的配置示例的图。
图2是示出根据本实施例的信息处理装置的功能配置示例的框图。
图3是示出根据本实施例的信息提供装置的功能配置示例的框图。
图4是示出存储在信息提供装置的存储单元中的数据库的示例的图。
图5是示出搜索历史数据库的配置示例的图。
图6是示出所搜索的网络结构和参数的示例的图。
图7是示出问题设置的配置示例的图。
图8是示出结构信息数据库的配置示例的图。
图9是示出输入屏幕的第一示例的图。
图10是示出输入屏幕的第二示例的图。
图11是示出输入屏幕的第三示例的图。
图12是示出信息处理系统的操作示例的流程图。
图13示出了信息处理装置的硬件配置。
图14示出了信息提供装置的硬件配置。
具体实施方式
在下文中，将参照附图来详细描述本公开的优选实施例。注意，在本说明书和附图中，具有基本相同的功能和结构的结构元件用相同的附图标记表示，并且省略了对这些结构元件的重复说明。
注意，在本说明书和附图中，具有基本上相同的功能和结构的结构元件有时使用相同的附图标记之后的不同数字而彼此区分开。然而，当不需要特别区分具有基本上相同的功能和结构的结构元件时，仅附加相同的附图标记。
此外，将按以下顺序给出描述。
0.背景技术
1.本公开的实施例
1.1.系统配置示例
1.2.功能配置示例
1.3.信息处理系统的功能的细节
1.4.硬件配置示例
2.结论
<0.背景技术>
作为与使用神经网络的学习有关的技术，存在各种技术(例如参见jph5-135000a)。神经网络大致分为三层(输入层、中间层和输出层)。使用其中具有多个中间层的网络的学习被称为深度学习。以这种方式，使用具有多个中间层的网络的深度学习允许提高学习的难度。
在对深度学习的研究和开发中，搜索高性能网络结构需要大量成本(例如劳动力、时间、计算器等)。此外，在论文等中公布的高性能网络结构是从许多网络搜索任务获得的信息，但是很难说仅使用这样的信息就充分地公开了网络搜索的技术。因此，这造成了下述的低效率的情况：世界各地的研究人员将重复类似的试验和错误。
因此，在深度学习中重要的是执行对网络结构(例如具有更高性能的网络结构)的高效搜索。因此，本说明书将主要描述能够更高效地搜索网络结构的技术。此外，本说明书基于主要使用深度学习作为学习的假设，但学习的形式不限于深度学习。此外，根据本公开的实施例的网络具有图形结构。图形结构对应于以下结构，在该结构中，层(仿射层等)被设置为边，并且用作对层或来自层的输入或输出的数值组(例如矢量、张量等)被设置为节点。
<1.本公开的实施例>
[1.1.系统配置示例]
现在参照附图来描述根据本公开的实施例的信息处理系统的配置示例。图1是示出根据本公开的实施例的信息处理系统的配置示例的图。如图1所示，根据本实施例的信息处理系统1包括信息处理装置10和信息提供装置20。信息处理装置10和信息提供装置20能够经由通信网络931彼此通信。
此外，在图1所示的示例中，信息处理装置10的形式不限于特定形式。在一个示例中，信息处理装置10可以是游戏控制台、智能电话、移动电话、平板终端和个人计算机(pc)。此外，在下面的描述中，话音(voice)(或语音(speech))和声音(sound)被彼此区分开。此外，假设信息提供装置20为诸如服务器的计算机。
上面描述了根据本实施例的信息处理系统1的配置示例。
[1.2.功能配置示例]
随后，描述根据本实施例的信息处理装置10的功能配置示例。图2是示出根据本实施例的信息处理装置10的功能配置示例的框图。如图2所示，信息处理装置10包括操作单元110、控制单元120、通信单元130、存储单元140和显示单元150。下面描述信息处理装置10中所包括的这些功能块。
操作单元110具有接收用户的操作的功能。在一个示例中，操作单元110可以包括诸如鼠标和键盘的输入装置。此外，操作单元110可以包括触摸面板，只要其具有接收用户的操作的功能即可。所采用的触摸面板的类型不限于特定类型，并且可以是静电电容型、电阻膜型、红外线型或超声波型。此外，操作单元110可以包括摄像装置。
控制单元120控制信息处理装置10中包括的各个单元。如图2所示，控制单元120包括数据获取单元121、结构获取单元122、结构提取单元123、发送控制单元124和输出控制单元125。稍后将描述控制单元120中所配备的这些功能块的细节。此外，在一个示例中，控制单元120可以包括中央处理单元(cpu)等。在控制单元120包括诸如cpu的处理装置的情况下，这样的处理装置可以包括电子电路。
通信单元130具有与信息提供装置20通信的功能。在一个示例中，通信单元130包括通信接口。在一个示例中，通信单元130能够经由通信网络931(图1)与信息提供装置20通信。
存储单元140是用于存储要由控制单元120执行的程序并且存储执行该程序所需的数据的记录介质。此外，存储单元140临时存储用于由控制单元120进行的计算的数据。存储单元140可以是磁存储单元装置、半导体存储装置、光学存储装置或磁光存储装置。
显示单元150具有显示各种类型的信息的功能。在一个示例中，显示单元150可以是液晶显示器、有机电致发光(el)显示器或头戴式显示器(hmd)。然而，显示单元150可以是其他形式的显示器，只要其具有显示各种类型的信息的功能即可。
上面描述了根据本实施例的信息处理装置10的功能配置示例。
接下来，描述根据本实施例的信息提供装置20的功能配置示例。图3是示出根据本实施例的信息提供装置20的功能配置示例的框图。如图3所示，信息提供装置20包括控制单元220、通信单元230和存储单元240。下面描述信息提供装置20中所包括的这些功能块。
控制单元220控制信息提供装置20中包括的各个单元。如图3所示，控制单元220包括获取单元221、学习处理单元222、记录控制单元223和发送控制单元224。稍后将描述控制单元220中所配备的这些功能块的细节。此外，在一个示例中，控制单元220可以包括中央处理单元(cpu)等。在控制单元220包括诸如cpu的处理装置的情况下，这样的处理装置可以包括电子电路。
通信单元230具有与信息处理装置10通信的功能。在一个示例中，通信单元230包括通信接口。在一个示例中，通信单元230能够经由通信网络931(图1)与信息处理装置10通信。
存储单元240是用于存储要由控制单元220执行的程序并且存储执行该程序所需的数据的记录介质。此外，存储单元240临时存储用于由控制单元220进行的计算的数据。存储单元240可以是磁存储单元装置、半导体存储装置、光学存储装置或磁光存储装置。
上面描述了根据本实施例的信息提供装置20的功能配置示例。
[1.3.信息处理系统的功能的细节]
现在详细描述信息处理系统1的功能。图4是示出存储在信息提供装置20的存储单元240中的数据库的示例的图。如图4所示，存储单元240存储搜索历史数据库250和结构信息数据库260。搜索历史数据库250是将通过先前执行的网络搜索获得的结果存储作为历史的数据库。另一方面，结构信息数据库260是存储关于通过搜索获得的网络的结构(局部结构)的信息的数据库。存储在搜索历史数据库250和结构信息数据库260中的网络结构可以包括基于由信息处理装置10的用户执行的操作而搜索到的网络结构，或者可以包括基于由不同于与信息处理装置10的用户的用户执行的操作而搜索到的网络结构。
图5是示出搜索历史数据库250的配置示例的图。如图5所示，搜索历史数据库250存储下述各项的组合作为搜索结果：所搜索的网络的名称、网络的结构(完整结构)、结构的性能指标、网络的乘加运算的数量、网络的参数的数量、以及网络问题设置等。在下文中，将参照图6描述结构的性能指标，并且将参照图7描述问题设置。
图6是示出所搜索的网络的结构和参数的示例的图。特别地，图6所示的结构r11对应于图5所示的r11。参照图6，结构r11具有“卷积层”和“仿射层”作为构成网络的多个节点的一部分。如图6所示，在存在两个垂直相邻的节点的情况下，这两个节点在网络中垂直连接，上节点对应于输入侧的节点，并且下节点对应于输出侧的节点。
此外，各种参数被添加到结构r1的每个节点。在图6所示的示例中，向每个节点添加多个参数(“输入形状”、“输出形状”、“学习率因子”、“顶点正则化”、“权重正则化”和“初始权重”)。然而，添加到每个节点的参数的类型不限于特定类型。
“输入形状”指示输入到节点的数据的大小。“输出形状”指示从节点输出的数据的大小。“学习率因子”是用于在执行从一个学习到下一个学习的转换时调整权重的改变的系数。“顶点正则化”是中间层的激活强度的平方和被加到损失函数时的系数。“权重正则化”是权重的平方和被加到损失函数时的系数。“初始权重”指示节点中的学习结果。“阵列”是用于存储权重信息的阵列，并且所学习的权重信息存储在该阵列中。
图7是示出问题设置的配置示例的图。图7所示的问题设置对应于图5所示的搜索历史数据库250中的问题设置。如图7所示，问题设置具有问题特性、输入空间和输出空间。问题特性指示要通过网络解决的问题的类型。输入空间指示输入到网络的数据的种类。输出空间指示从网络输出的数据的表示格式。“三元组损失(tripleloss)”是附加到输入数据的标签与输出数据之间的距离的示例，并且包括l1距离、l2距离和卡方距离等。
图8是示出结构信息数据库260的配置示例的图。如图8所示，结构信息数据库260存储网络的结构(局部结构)和局部结构在网络中的位置的组合作为结构信息。局部结构的位置可以以任何方式表示。在一个示例中，类似于图8所示的结构r21的位置，局部结构的位置可以由该结构到输入层的距离与到输出层的距离之比(3:1)来表示，或者可以由该结构到输入层的距离与从输入层到输出层的深度的比例(3/4)来表示。在神经网络中，重要的是局部结构之间的相对位置关系(例如x与y之间的相对位置关系，使得特定结构x之后有另一个结构y)。在一个示例中，在图像系统的神经网络中，在靠近输入层的部分处内部创建边缘检测器，在边缘检测器之后根据边缘的组合创建更复杂的特征量提取器，并且根据特征的组合创建狗识别器和猫识别器。期望令人满意的局部结构具有其各自的作用，期望取决于其作用而存在彼此间的最佳位置关系。因此，基于局部结构与局部结构之间的相对位置关系来进行对网络的搜索。
返回参照图2继续进行描述。信息处理装置10的输出控制单元125控制显示单元150上的输入屏幕的显示。当用户在观看输入屏幕的同时对操作单元110做出添加、删除或改变节点的操作时，输出控制单元125能够基于这样的控制网络结构的显示的操作来编辑网络结构。图9是示出输入屏幕的第一示例的图。对使用输入屏幕的第一示例的情况进行描述。参照图9，显示包括两个输入层、四个中间层和一个输出层的网络结构。
用户能够在输入屏幕g10上指定要被包括在由结构获取单元122生成的一个或多个网络结构(下文中，也称为“生成网络结构”)中的区域(下文中也称为“固定区域”)。在一个示例中，如图9所示，假设存在以下情况：用户获得下述信息，该信息为包括三个中间层(两个“卷积层”和“连接层”)的局部结构是令人满意的局部结构；并且用户希望在生成网络结构中包括该局部结构。
在这种情况下，如图9所示，当用户对操作单元110做出选择包括这三个中间层的区域作为固定区域的操作时，数据获取单元121基于这样的操作来获取与固定区域有关的信息作为条件(关于网络的性能指标的条件)的示例。具体地，与固定区域有关的信息可以包括：固定区域中所包括的多个节点(图9所示的示例中的两个“卷积层”和“连接层”)之间的连接关系，以及该固定区域在网络结构中的位置。此外，固定区域的位置可以以与上述局部结构的位置类似的方式来表示。此外，选择操作可以通过轻击操作来执行，或者可以通过点击操作来执行。
当用户对操作单元110做出选择存在于输入屏幕g10上的搜索按钮g12的操作时，发送控制单元124控制将数据获取请求发送至信息提供装置20。在信息提供装置20中，当获取单元221经由通信单元230获取数据获取请求时，记录控制单元223读取搜索历史数据库250(图5)和结构信息数据库260(图8)。
在这种情况下，从搜索历史数据库250中选择性地读取具有比预定性能更高的性能的数据。在一个示例中，可以按照性能的降序从搜索历史数据库250中选择性地读取预定数量的数据项。然而，在被确定为具有比预定性能更高的性能的数据被预先写入搜索历史数据库250的情况下，可以从搜索历史数据库250中读取所有数据项。
此外，在本说明书中，假设以下情况：在结构信息数据库260中，预先写入被确定为具有比预定性能更高的性能的多个完整结构中共同出现超过预定频率的局部结构。因此，可以从结构信息数据库260读取所有数据项。可替选地，可以按性能的降序从结构信息数据库260中选择性地读取预定数量的数据项。
在信息提供装置20中，当发送控制单元224控制从搜索历史数据库250和结构信息数据库260读取的数据的发送时，从搜索历史数据库250和结构信息数据库260读取的数据被信息处理装置10中的数据获取单元121所获取。
随后，结构获取单元122根据用户指定的条件(关于网络的性能指标的条件)(与结构有关的信息)以及从搜索历史数据库250和结构信息数据库260中读取的数据来生成一个或多个生成网络结构。可以执行基于图形结构的自动搜索(例如，使用强化学习的基于图形结构的自动搜索或遗传编程)以生成生成网络结构。换言之，结构获取单元122分离并且重新连接从搜索历史数据库250和结构信息数据库260读取的数据的图形结构，从而生成一个或多个生成网络结构。
在一个示例中，结构获取单元122可以基于从搜索历史数据库250读取的结构(完整结构)中的局部替换来生成生成网络结构。此外，结构获取单元122可以基于从结构信息数据库260读取的结构(局部结构)与另一结构的连接来生成生成网络结构。
在这种情况下，结构获取单元122可以生成生成网络结构，使得固定区域中所包括的多个节点(图9所示的示例中的两个“卷积层”和“连接层”)具有连接关系并且存在于固定区域的位置处。发送控制单元124控制将生成网络结构发送至信息提供装置20。
在信息提供装置20中，当通过获取单元221经由通信单元230获取生成网络结构时，通过学习处理单元222执行使用学习数据的生成网络结构中的学习。此外，学习处理单元222使用用于评估的数据来评估所学习的生成网络结构。通过记录控制单元223控制评估结果被记录在搜索历史数据库250中作为搜索历史，并且通过发送控制单元224控制评估结果被发送至信息处理装置10。在信息处理装置10中，结构获取单元122经由通信单元130来获取评估结果。
此外，评估结果可以包括与生成网络结构的性能指标、功耗和计算量、参数的数量、以及节点的数量等有关的一些评估方法(例如生成网络结构的乘加运算的数量(计算量)、识别率)。结构提取单元123基于评估结果而从一个或多个生成网络结构中提取局部结构。具体地，结构提取单元123在一个或多个生成网络结构之中，提取在具有比预定性能更高的性能的生成网络结构中出现超过预定频率的局部结构。
此外，结构提取单元123可以在一个或多个生成网络结构之中，提取在具有比预定的乘加运算的数量(计算量)小的乘加运算的数量(计算量)的生成网络结构中出现超过预定频率的局部结构。此外，结构提取单元123可以在一个或多个生成网络结构之中，提取在具有比预定的参数的数量小的参数的数量的生成网络结构中出现超过预定频率的局部结构。
此外，结构提取单元123可以在一个或多个生成网络结构之中，提取在具有比预定的节点的数量小的节点的数量的生成网络结构中出现超过预定频率的局部结构。此外，除了结构之外，结构提取单元123还可以考虑所学习的权重来提取局部结构。随后，输出控制单元125可以控制生成网络结构和性能指标的输出(例如显示)。此外，输出控制单元125可以控制与局部结构对应的预定显示(例如对于局部结构的突出显示等)。
随后，发送控制单元124控制将所提取的局部结构以及局部结构在生成网络结构中的位置发送至信息提供装置20。在信息提供装置20中，当获取单元221经由通信单元230获取局部结构以及局部结构在生成网络结构中的位置时，记录控制单元223使局部结构以及局部结构在生成网络结构中的位置被记录在结构信息数据库260中。
上面描述了使用输入屏幕的第一示例的情况。图10是示出输入屏幕的第二示例的图。现在描述使用输入屏幕的第二示例的情况。参照图10，显示包括两个输入层、四个中间层和一个输出层的网络结构。
用户能够在输入屏幕g20中指定要被结构获取单元122搜索的区域(下文中也称为“搜索区域”)。在一个示例中，如图10所示，假设存在以下情况：用户希望在固定两个输入层、两个中间层(左侧的“卷积层”和“仿射层”)和一个输出层的同时，搜索包括两个中间层(右侧的“卷积层”和“连接层”)的局部结构。
在这种情况下，如图10所示，当用户对操作单元110做出选择包括这两个中间层的区域作为搜索区域的操作时，数据获取单元121基于这样的操作来获取与该搜索区域有关的信息。具体地，与搜索区域有关的信息可以包括构成除搜索区域以外的部分的多个节点(在图10所示的示例中为两个输入层、两个中间层(左侧的“卷积层”和“仿射层”)和一个输出层)之间的连接关系、以及除搜索区域以外的位置。此外，除搜索区域以外的位置可以以与上述局部结构的位置类似的方式来表示。
当用户对操作单元110做出选择存在于输入屏幕g20上的搜索按钮g22的操作时，通过数据获取单元121获取从搜索历史数据库250和结构信息数据库260读取的数据，这与使用输入屏幕的第一示例的情况类似。随后，结构获取单元122生成与用户指定的条件(关于图形结构网络的性能指标的条件)以及从搜索历史数据库250和结构信息数据库260读取的数据对应的一个或多个生成网络结构，这与使用输入屏幕的第一示例的情况类似。
在一个示例中，结构获取单元122可以基于从搜索历史数据库250读取的结构(完整结构)中的局部替换来生成生成网络结构，这与使用输入屏幕的第一示例的情况类似。此外，结构获取单元122可以基于从结构信息数据库260读取的结构(局部结构)与另一结构的连接来生成生成网络结构。
在这种情况下，结构获取单元122可以生成生成网络结构，使得构成除搜索区域之外的部分的多个节点(在图10所示的示例中为两个输入层、两个中间层(左侧的“卷积层”和“仿射层”)和一个输出层)具有连接关系并且存在于多个节点的位置处。发送控制单元124控制将生成网络结构发送至信息提供装置20。可以以与使用输入屏幕的第一示例的情况类似的方式执行随后的操作。
上面描述了使用输入屏幕的第二示例的情况。图11是示出输入屏幕的第三示例的图。现在描述使用输入屏幕的第三示例的情况。参照图11，乘加运算的数量、参数的数量、节点的数量和仿射层被显示作为生成网络结构要满足的条件的示例。
用户能够在输入屏幕g30中指定结构获取单元122所生成的生成网络结构要满足的条件。在一个示例中，如图11所示，假设存在以下情况：用户希望搜索乘加运算的数量为“3亿次或更少”、参数的数量为“1百万或更少”、节点的数量为“13或更少”以及仿射层为“2或更少”的网络结构。在这种情况下，如图11所示，当用户对操作单元110做出选择这些条件的操作时，数据获取单元121基于这样的操作来获取该条件。
当用户对操作单元110做出选择存在于输入屏幕g30上的搜索按钮g32的操作时，通过数据获取单元121获取从搜索历史数据库250和结构信息数据库260读取的数据，这与使用输入屏幕的第一示例的情况类似。随后，结构获取单元122生成与用户指定的条件(关于网络的性能指标的条件)以及从搜索历史数据库250和结构信息数据库260读取的数据对应的一个或多个生成网络结构，这与使用输入屏幕的第一示例的情况类似。
在一个示例中，结构获取单元122可以基于从搜索历史数据库250读取的结构(完整结构)中的局部替换来生成生成网络结构，这与使用输入屏幕的第一示例的情况类似。此外，结构获取单元122可以基于从结构信息数据库260读取的结构(局部结构)与另一结构的连接来生成生成网络结构。
在这种情况下，结构获取单元122可以进行上述生成，使得在输入屏幕g30中选择的条件以被满足的状态存在。发送控制单元124控制将生成网络结构发送至信息提供装置20。可以以与使用输入屏幕的第一示例的情况类似的方式执行随后的操作。
上面描述了使用输入屏幕的第三示例的情况。现在描述根据本公开的实施例的信息处理系统1的操作示例。图12是示出根据本公开的实施例的信息处理系统1的操作示例的流程图。如图12所示，首先，在信息处理装置10中，数据获取单元121获取用户通过操作单元110指定的条件(关于网络的性能指标的条件)(s11)。然后，发送控制单元124控制通信单元130，使得数据获取请求被发送至信息提供装置20。
然后，在信息提供装置20中，当获取单元221经由通信单元230获取数据获取请求时，记录控制单元223从搜索历史数据库250和结构信息数据库260读取数据(s21)。然后，发送控制单元224控制通信单元230，使得从搜索历史数据库250和结构信息数据库260读取的数据被发送至信息处理装置10(s22)。在信息处理装置10中，数据获取单元121经由通信单元130获取搜索历史数据库250和结构信息数据库260的数据(s12)。
随后，结构获取单元122执行对网络的自动搜索(s13)。更具体地，结构获取单元122基于用户指定的条件(关于网络的性能指标的条件)以及预先登记的网络结构组(从搜索历史数据库250和结构信息数据库260读取的数据)而生成一个或多个生成网络结构。结构获取单元122控制通信单元130，使得生成网络结构被发送至信息提供装置20。
接下来，在信息提供装置20中，当获取单元221经由通信单元230获取生成网络结构时，学习处理单元222使用用于学习的数据在生成网络结构中执行学习处理(s23)。此外，学习处理单元222使用用于评估的数据来评估所学习的生成网络结构。在这种情况下，评估结果由记录控制单元223记录在搜索历史数据库250中。此外，发送控制单元224控制将生成网络结构的性能指标发送至信息处理装置10。
在信息处理装置10中，当结构获取单元122经由通信单元130获取生成网络结构的性能指标时，结构提取单元123提取具有比预定性能更高的性能的生成网络结构共同的局部结构以及该局部结构的位置作为结构信息(s14)。然后，发送控制单元124控制通信单元130，使得将结构信息上传至信息提供装置20(s15)。在信息提供装置20中，当获取单元221经由通信单元230获取结构信息时，结构信息由记录控制单元223记录在结构信息数据库260中(s24)。
[1.4.硬件配置示例]
接下来，参照附图13描述根据本公开的实施例的信息处理装置10的硬件配置。图13是示出根据本公开的实施例的信息处理装置10的硬件配置示例的框图。
如图13所示，信息处理装置10包括中央处理单元(cpu)801、只读存储器(rom)803和随机存取存储器(ram)805。此外，信息处理装置10可以包括主机总线807、桥接器809、外部总线811、接口813、输入装置815、输出装置817、存储装置819、驱动器821、连接端口823和通信装置825。信息处理装置10还可以根据需要而包括图像捕获装置833和传感器835。信息处理装置10可以具有被称为数字信号处理器(dsp)或专用集成电路(asic)的处理电路来与cpu801结合或者代替cpu801。
cpu801用作算术处理单元和控制单元，并且根据记录在rom803、ram805、存储装置819或可移动记录介质827中的各种程序来控制信息处理装置10中的整体操作或其部分操作。rom803存储由cpu801使用的程序、操作参数等。ram805临时存储在由cpu801执行时所使用的程序和在执行中适当变化的参数等。cpu801、rom803和ram805经由包括诸如cpu总线的内部总线的主机总线807彼此连接。此外，主机总线807经由桥接器809连接至诸如外围部件互连/接口(pci)总线的外部总线811。
在一个示例中，输入装置815是由用户操作的装置，例如鼠标、键盘、触摸面板、按钮、开关和操纵杆(lever)。输入装置815可以包括用于检测用户的语音的麦克风。在一个示例中，输入装置815可以是使用红外线或其他无线电波的远程控制装置，或者可以是支持信息处理装置10的操作的诸如蜂窝式电话的外部连接装置829。输入装置815包括输入控制电路，该输入控制电路基于由用户输入的信息而生成输入信号并将该输入信号输出到cpu801。用户操作输入装置815，以将各种数据输入到信息处理装置10并指示信息处理装置10执行处理操作。此外，稍后将描述的图像捕获装置833也可以通过捕获用户的手或用户的手指等的运动来用作输入装置。在这种情况下，可以根据手的运动或手指的方向来确定指向位置。
输出装置817包括能够以视觉方式或以听觉方式向用户通知所获取的信息的装置。输出装置817可以是显示装置、全息图显示装置、音频输出装置以及打印机装置等，其中，显示装置为诸如液晶显示器(lcd)、等离子显示面板(pdp)、有机电致发光(el)显示器和投影仪，音频输出装置诸如为扬声器和头戴式耳机。输出装置817将通过信息处理装置10的处理所获得的结果输出作为诸如文本或图像的视频，或者将其输出作为诸如语音或声音的音频。此外，在一个示例中，输出装置817可以包括用于照亮周围环境的灯。
存储装置819是被配置为信息处理装置10的存储部的示例的数据存储装置。在一个示例中，存储装置819包括磁存储单元装置如硬盘驱动器(hdd)、半导体存储装置、光学存储装置以及磁光存储装置。存储装置819存储有由cpu801执行的程序、各种数据、以及从外部获得的各种类型的数据等。
驱动器821是用于诸如磁盘、光盘、磁光盘和半导体存储器的可移动记录介质827的读写器，并且被并入信息处理装置10中或在外部附接至信息处理装置10。驱动器821读取记录在所装载的可移动记录介质827上的信息并将该信息输出到ram805。此外，驱动器821将记录写入所装载的可移动记录介质827中。
连接端口823是用于将装置直接连接到信息处理装置10的端口。在一个示例中，连接端口823可以是通用串行总线(usb)端口、ieee1394端口或者小型计算机装置接口(scsi)端口。此外，在一个示例中，连接端口823可以是rs-232c端口、光学音频终端或者高清晰度多媒体接口(hdmi，注册商标)端口。外部连接装置829与连接端口823的连接使得可以在信息处理装置10与外部连接装置829之间交换各种类型的数据。
在一个示例中，通信装置825是包括用于连接至通信网络931的通信装置等的通信接口。在一个示例中，通信装置825可以是用于有线或无线局域网(lan)、蓝牙(注册商标)或者无线usb(wusb)的通信卡。此外，在一个示例中，通信装置825可以是用于光通信的路由器、用于非对称数字用户线路(adsl)的路由器、或者用于各种通信的调制解调器。在一个示例中，通信装置825使用诸如tcp/ip的预定协议来与因特网或其他通信装置发送和接收信号等。此外，连接到通信装置825的通信网络931是有线或无线连接的网络，并且在一个示例中，通信网络931是因特网、家庭lan、红外通信、无线电波通信或卫星通信等。
图像捕获装置833是如下装置，其通过使用诸如电荷耦合装置(ccd)或互补金属氧化物半导体(cmos)的图像传感器和诸如用于控制被摄体图像在图像传感器上的成像的透镜的各种构件，来捕获真实空间并生成捕获图像。图像捕获装置833可以捕获静止图像或运动图像。
在一个示例中，传感器835是诸如加速度传感器、陀螺仪传感器、地磁传感器、光学传感器和声音传感器的各种传感器。传感器835获取与信息处理装置10的状态(例如信息处理装置10的壳体的姿态)有关的信息，并且获取与信息处理装置10的周围环境(例如信息处理装置10周围的亮度或噪声)有关的信息。传感器835还可以包括gps传感器，该gps传感器接收全球定位系统(gps)信号并测量装置的纬度、经度和高度。
接下来，参照图14描述根据本公开的实施例的信息提供装置20的硬件配置。图14是示出根据本公开的实施例的信息提供装置20的硬件配置示例的框图。
如图14所示，信息提供装置20包括中央处理单元(cpu)901、只读存储器(rom)903和随机存取存储器(ram)905。此外，信息提供装置20可以包括主机总线907、桥接器909、外部总线911、接口913、存储装置919、驱动器921、连接端口923以及通信装置925。信息处理装置10可以具有被称为数字信号处理器(dsp)或专用集成电路(asic)的处理电路来与cpu901结合或者代替cpu901。
cpu901用作算术处理单元和控制单元，并且根据rom903、ram905、存储装置919或可移动记录介质927中记录的各种程序来控制信息提供装置20的整体操作或其部分操作。rom903存储由cpu901使用的程序、操作参数等。ram905临时存储由cpu901执行时所使用的程序和在执行中适当变化的参数等。cpu901、rom903和ram905经由包括诸如cpu总线的内部总线的主机总线907彼此连接。此外，主机总线907经由桥接器909连接至诸如外围部件互连/接口(pci)总线的外部总线911。
存储装置919是被配置为信息提供装置20的存储部的示例的数据存储装置。在一个示例中，存储装置919包括磁存储单元装置如硬盘驱动器(hdd)、半导体存储装置、光学存储装置以及磁光存储装置。存储装置919存储有由cpu901执行的程序、各种数据、以及从外部获得的各种类型的数据等。
驱动器921是用于诸如磁盘、光盘、磁光盘和半导体存储器的可移动记录介质927的读写器，并且被并入信息提供装置20中或者在外部附接至信息提供装置20。驱动器921读取所装载的可移动记录介质927上记录的信息并将该信息输出到ram905。此外，驱动器921将记录写入所装载的可移动记录介质927中。
连接端口923是用于将装置直接连接到信息提供装置20的端口。在一个示例中，连接端口923可以是通用串行总线(usb)端口、ieee1394端口或者小型计算机系统接口(scsi)端口。此外，在一个示例中，连接端口923可以是rs-232c端口、光学音频终端或者高清晰度多媒体接口(hdmi，注册商标)端口。外部连接装置929与连接端口923的连接使得可以在信息提供装置20与外部连接装置929之间交换各种数据。
在一个示例中，通信装置925是包括用于连接至通信网络931的通信装置等的通信接口。在一个示例中，通信装置925可以是用于有线或无线局域网(lan)、蓝牙(注册商标)或者无线usb(wusb)的通信卡。此外，在一个示例中，通信装置925可以是用于光通信的路由器、用于非对称数字用户线路(adsl)的路由器、或者用于各种通信的调制解调器。在一个示例中，通信装置925使用诸如tcp/ip的预定协议与因特网或其他通信装置发送和接收信号等。此外，连接到通信装置925的通信网络931是有线或无线连接的网络，并且在一个示例中，通信网络931是因特网、家庭lan、红外通信、无线电波通信或卫星通信等。
<2.结论>
如上所述，根据本公开的实施例，提供了包括结构获取单元122的信息处理装置10，该结构获取单元122获取基于与图形结构网络的结构有关的信息而搜索到的图形结构。根据这样的配置，可以更高效地搜索网络结构。
此外，根据本公开的实施例，共享由世界各地的研究人员执行的试验和错误的结果，因此可以高效地找到新的网络结构，并且容易地改进了网络结构的性能。此外，根据本公开的实施例，预期减少搜索高性能网络结构所需的大量成本(例如劳动力、时间、计算器等)。
上面已经参照附图描述了本公开的优选实施例，然而本公开不限于上面的示例。本领域技术人员可以在所附权利要求的范围内发现各种变化和修改，并且应当理解的是，这些变化和修改自然会归入本公开的技术范围之内。
在一个示例中，对其中使用输入屏幕来获取关于网络的性能指标的条件的示例给出了以上描述。然而，关于网络的性能指标的条件的获取不限于使用输入屏幕的示例。在一个示例中，关于网络的性能指标的条件可以通过yaml格式文件中的描述、可扩展标记语言(xml)文件中的描述、或其他格式的文件(例如二进制格式的文件)的描述来指定。
此外，各个部件的位置不受特别限制，只要执行上述的信息处理系统1的操作即可。在一个示例中，对信息提供装置20包括学习处理单元222、搜索历史数据库250和结构信息数据库260的示例给出了以上描述。然而，学习处理单元222、搜索历史数据库250和结构信息数据库260中的一部分或全部可以设置在信息处理装置10中。
在一个示例中，当在信息处理装置10中设置有学习处理单元222、搜索历史数据库250和结构信息数据库260时，信息处理系统1不一定包括信息提供装置20。对信息处理装置10中设置有结构获取单元122和结构提取单元123的示例给出了以上描述。然而，可以在信息提供装置20中设置结构获取单元122和结构提取单元123中的一部分或全部。
此外，本说明书中描述的效果仅仅是说明性的或示例性的效果，而不是限制性的。即，与以上效果一起或替代以上效果，根据本公开的技术可以实现根据本说明书的描述而对于本领域技术人员而言清楚的其他效果。
此外，本技术还可以配置如下。
(1)
一种信息处理装置，包括：
结构获取单元，其被配置成获取基于与图形结构网络的结构有关的信息而搜索到的图形结构。
(2)
根据(1)所述的信息处理装置，
其中，所述结构获取单元获取一个或多个图形结构以及所述图形结构的性能指标，所述图形结构是根据与用户指定的结构有关的信息以及预先登记的网络结构组来生成的，以及
所述信息处理装置包括输出控制单元，所述输出控制单元被配置成控制所述图形结构和所述性能指标的输出。
(3)
根据(2)所述的信息处理装置，
其中，所述网络结构组包括先前搜索到的网络的完整结构。
(4)
根据(3)所述的信息处理装置，
其中，根据所述完整结构中的基于图形结构的搜索来生成所述图形结构。
(5)
根据(3)或(4)所述的信息处理装置，
其中，根据从所述网络结构组选择的、具有比预定性能更高的性能的完整结构来生成所述图形结构。
(6)
根据(3)或(4)所述的信息处理装置，
其中，所述网络结构组包括被确定为具有比预定性能更高的性能的完整结构。
(7)
根据(2)至(6)中任一项所述的信息处理装置，
其中，所述网络结构组包括先前搜索到的网络的局部结构。
(8)
根据(7)所述的信息处理装置，
其中，基于所述局部结构与另一结构的连接来生成所述图形结构。
(9)
根据(7)或(8)所述的信息处理装置，
其中，所述网络结构组包括在被确定为具有比预定性能更高的性能的多个完整结构中共同出现超过预定频率的局部结构。
(10)
根据(1)至(9)中任一项所述的信息处理装置，
其中，与结构有关的所述信息包括与要被包括在所述图形结构中的固定区域有关的信息。
(11)
根据(10)所述的信息处理装置，
其中，与所述固定区域有关的信息包括：所述固定区域中所包括的多个节点之间的连接关系、以及所述固定区域在所述图形结构中的位置，以及
所述图形结构被生成为使得所述多个节点具有所述连接关系并且存在于所述固定区域的所述位置处。
(12)
根据(10)或(11)所述的信息处理装置，
其中，基于用户对于预定网络结构的选择操作来确定所述固定区域。
(13)
根据(1)至(9)中任一项所述的信息处理装置，
其中，与结构有关的所述信息包括预定网络结构，在所述预定网络结构中，所述预定网络结构的一部分被设置为搜索区域。
(14)
根据(13)所述的信息处理装置，
其中，与所述搜索区域有关的信息包括：构成所述搜索区域以外的部分的多个节点之间的连接关系、以及所述搜索区域以外的部分在所述图形结构中的位置，以及
所述图形结构被生成为使得所述多个节点具有所述连接关系并且存在于所述搜索区域以外的部分的所述位置处。
(15)
根据(13)或(14)所述的信息处理装置，
其中，基于用户对于所述预定网络结构的选择操作来确定所述搜索区域。
(16)
根据(1)至(9)中任一项所述的信息处理装置，
其中，与结构有关的所述信息包括所述图形结构要满足的条件。
(17)
根据(2)至()中任一项所述的信息处理装置，
其中，所述输出控制单元控制所述图形结构和所述性能指标的显示。
(18)
根据(2)至(9)中任一项所述的信息处理装置，包括：
结构提取单元，其被配置成在所述图形结构之中提取在具有比预定性能更高的性能的图形结构中出现超过预定频率的局部结构。
(19)
根据(18)所述三的信息处理装置，
其中，所述输出控制单元控制与所述局部结构对应的预定显示。
(20)
根据(2)至(9)中任一项所述的信息处理装置，
其中，所述网络结构组包括基于不同于所述信息处理装置的用户的另一用户的操作而搜索到的网络结构。
(21)
一种处理信息的方法，所述方法包括：
获取基于与图形结构网络的结构有关的信息而搜索到的图形结构。
(22)
一种提供信息的方法，所述方法包括：
提供基于与图形结构网络的结构有关的信息而搜索到的图形结构的性能。
附图标记列表
1信息处理系统
10信息处理装置
110操作单元
120控制单元
121数据获取单元
122结构获取单元
123结构提取单元
124发送控制单元
125输出控制单元
130通信单元
140存储单元
150显示单元
20信息提供装置
220控制单元
221获取单元
222学习处理单元
223记录控制单元
224发送控制单元
230通信单元
240存储单元
250搜索历史数据库
260结构信息数据库