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J-GLOBAL ID:200903016860176717

相互結合型ニューラルネットワークの学習方法

発明者:
出願人/特許権者:
公報種別:公開公報
出願番号(国際出願番号):特願平6-232169
公開番号(公開出願番号):特開平8-077132
出願日: 1994年08月31日
公開日(公表日): 1996年03月22日
要約:
【要約】【目的】 高い学習能力と汎化能力を有する、結合重みが非対称な相互結合型ニューラルネットワークを提供する。【構成】 ?@学習パターンを教師データとして結合重みを修正する?Aすなわち、教師パターンとユニット出力のユークリッド距離が最小になるように、具体的にはユークリッド距離の自乗誤差を最急降下法で最小化して、結合重みを修正する。また、?B最急降下法を実行するため、ユニット出力は従来のホップフィールド型ネットワークのように2値ではなく、非線形関数(シグモイド関数)とし、離散時間,連続情報系とする。
請求項(抜粋):
非線形特性のユニットが結合重みで相互に結合された相互結合型ニューラルネットワークの学習方法であって、教師パターンとユニット出力のユークリッド距離が最小になるように、前記結合重みを決定するようにしたことを特徴とする相互結合型ニューラルネットワークの学習方法。
IPC (2件):
G06F 15/18 520 ,  G06K 9/66

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