特許
J-GLOBAL ID：200903006505711460
ニューラルネットワークシステム
発明者：
,
出願人/特許権者：
代理人 (1件)：
鈴江 武彦
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願平4-040882
公開番号（公開出願番号）：特開平5-242063
出願日： 1992年02月27日
公開日（公表日）： 1993年09月21日
要約：
【要約】【目的】 ニューラルネットワークシステムのフィードバック機構を容易に構築することを可能とすることである。【構成】 システムは第1のニューラルネット1〜4,6と、第1のネット1〜4,6の構造を調節するフィードバック機構5を備える。フィードバック機構5は、第1のニューラルネット1〜4,6に事例パターンを入力した際、その出力が教示出力のいずれかに実質的に一致するような第1のニューラルネット1〜4,6の構造を自動的に探し、その出力と構造の関係を第2のニューラルネット17に学習させる。被判別パターンが第1のニューラルネット1〜4,6に入力された際、フィードバック機構5は第2のニューラルネット17の出力に応じて、第1のニューラルネット1〜4,6の構造を調整する。構造調整後の第1のニューラルネットワーク1〜4,6の出力信号が確定出力となる。
請求項（抜粋）：
複数のサブニューラルネットと前記複数のサブニューラルネットの出力を統合して最終出力を得る統合部を備える第1のニューラルネットワークと、前記第1のニューラルネットワークの出力に応じて、前記複数のサブニューラルネットワークの出力信号の相対寄与率を調節するフィードバック機構部、を有するニューラルネットワークシステムにおいて、前記フィードバック機構部は、前記第1のニューラルネットへの代表入力パターンとそれに対応する教示出力パターン、及び事例パターンを記憶する手段と、前記複数の事例パターンの各々についてその事例パターンが前記第1のニューラルネットに入力された時の出力が前記教示出力パターンのいずれかに実質的に一致する時の前記寄与率を求める手段と、前記事例パターンから得られた第1のニューラルネットワークの出力と前記寄与率の関係を入出力の関係として学習する第2のニューラルネットワークと、前記第2のニューラルネットワークの出力する寄与率に従って、前記寄与率を修正する手段、を備え、前記第1のニューラルネットワークの出力信号に応じて前記寄与率を自動的に修正し、寄与率修正後の前記第1のニューラルネットワークの出力信号をシステムの出力信号とすることを特徴とするニューラルネットワークシステム。
IPC (2件)：
引用特許：
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