特許
J-GLOBAL ID：200903003925987233
ニューラルネットワークの学習により逆解を求める方法
発明者：
出願人/特許権者：
代理人 (1件)：
伊東 忠彦
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願平5-174432
公開番号（公開出願番号）：特開平7-028768
出願日： 1993年07月14日
公開日（公表日）： 1995年01月31日
要約：
【要約】【目的】 本発明の目的は、逆解を得るための逆モデル等のシステムを新規に開発することなく、ニューラルネットワークの学習により逆解を求める方法を提供することである。【構成】 本発明は、ニューラルネットワーク(110) の入力層(112) の前段に補助入力層(111) を設け、入力層(112) と補助入力層(111) を固定結合し、ニューラルネットワーク(110) を学習パターン(120) で学習させ、学習終了後、入力層(112) と補助入力層(111) の固定結合を解除し、ニューラルネットワーク(110)の入力層(112) から出力層(114) までを固定結合し、出力パターン(150) が所望の値となるような学習パターン(170,160) を用いて学習を行う。
請求項（抜粋）：
入力層(112)、中間層(113)及び出力層(114)から構成されるニューラルネットワーク(110)と学習パターン(120)を備え、該ニューラルネットワーク(110)の該入力層(112)の前段に該入力層(112)と同数のニューロンユニットを有する補助入力層(111)を設け、該入力層(112)と該補助入力層(111)の結合係数を所定の係数で固定結合し、該ニューラルネットワーク(110)を該学習パターン(120)で学習させ、学習終了後、該入力層(112)と該補助入力層(111)の該結合係数の固定結合を解除し、該ニューラルネットワーク(110)の該入力層(112)から出力層(114)までの結合係数を固定結合し、出力パターン(150)が所望の値となるような任意の学習パターン(150、160)を用いて該ニューラルネットワーク(110)の学習を行うことを特徴とするニューラルネットワークの学習により逆解を求める方法。
IPC (2件)：
G06F 15/18 550
, G06G 7/60
