特許

J-GLOBAL ID：200903006166147534

並列処理に適したニューラルネットワークの学習方法

発明者： 中川 智仁
出願人/特許権者： 株式会社日立製作所
代理人 (1件)： 富田 和子
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願平7-280685
公開番号（公開出願番号）：特開平9-128358
出願日： 1995年10月27日
公開日（公表日）： 1997年05月16日
要約：

【要約】【課題】ニューラルネットワークの学習効率の向上を図る。【解決手段】並列計算機が備える各プロセッシングエレメントは、各々、異なる状態遷移条件に従って最急降下法の修正法に基づくシナプス結合係数wの探索処理を実行する。その後、所定の評価関数により与えられる評価値に基づいて各プロセッシング・エレメントの適応度の優劣が判定され、更に、この判定において劣性と判断されたプロセッシングエレメントは、得られたシナプス結合係数wに対して、確率的探索法等を応用した修正処理を施す。なお、こうした探索処理と修正処理は、ニューラルネットワークの最適状態を定めるシナプス結合係数wが得られる迄の間繰り返される。

請求項（抜粋）：

ニューラルネットワークの入出力関係を定める前記ニューラルネットワークの状態を、複数のプロセッサエレメントを用いて決定するニューラルネットワークの学習方法であって、前記複数のプロセッサエレメントが、各々、前記ニューラルネットワークの状態の、異なる遷移条件に従って、所定の評価関数を最小とする前記ニューラルネットワークの状態を探索する第一のステップと、前記各プロセッサエレメントが探索したニューラルネットワークの状態の前記所定の評価関数による評価値に基づいて、前記各プロセッサエレメントが探索したニューラルネットワークの状態の優劣を判定する第二のステップと、前記第二のステップにおいて前記優劣の判定がついた場合に、ニューラルネットワークの状態の劣ったプロセッサエレメントが確率的探索法に従って前記ニューラルネットワークの状態を修正した後、少なくとも前記ニューラルネットワークの状態の劣ったプロセッサエレメントに、前記修正したニューラルネットワークの状態を前記第一のステップにおいて新たに探索を開始する前記ニューラルネットワークの状態として前記第一のステップを再度実行させ、前記各プロセッサエレメントに前記第二のステップを再度実行させる第三のステップと、前記第二のステップにおいて前記優劣の判定がつかない場合に、前記各プロセッサエレメントが探索したニューラルネットワークの状態に基づいて前記ニューラルネットワークの状態の収束が判定される迄、前記各プロセッサエレメントに前記第一のステップと前記第二のステップと第三のステップとを再度実行させ、前記各プロセッサエレメントが探索したニューラルネットワークの状態に基づいて前記ニューラルネットワークの状態の収束が判定された場合に、前記各プロセッサエレメントが探索したニューラルネットワークの状態を、前記ニューラルネットワークの状態として決定する第四のステップとを含むことを特徴とするニューラルネットワークの学習方法。