特許
J-GLOBAL ID：200903020485902623
学習/想起方法および装置
発明者：
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出願人/特許権者：
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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4-080053
公開番号（公開出願番号）：特開平5-282269
出願日： 1992年04月01日
公開日（公表日）： 1993年10月29日
要約：
【要約】【構成】過去のデータから、入力教師データおよびこれに対応する出力教師データを生成する教師パターン定義手段1と、構造、学習パラメータおよび伝達関数のうち少なくとも1の要素について規定してニューラルネットワークを構成するニューラルネットワーク定義手段2と、このニューラルネットワークについて、生成された教師パターンを用いて学習を行なって、想起結果を得る学習手段5と、その学習の結果、想起された想起結果と、出力教師データと比較して、学習の精度を評価する学習精度評価手段3と、この評価が、予め定めた基準を超えるものであるとき、その教師パターンを最適教師パターンと決定する教師パターン決定手段4とを備える。【効果】本発明によれば、予め定義された教師パターン集合とニューラルネットワーク集合の中から実測パターンと予測パターンの相関係数により、予測評価を行ない、その結果に基づき、最適な教師パターンとニューラルネットワークとを決定している為、高速で的確な学習/想起が可能となるという効果がある。
請求項（抜粋）：
過去のデータから、入力教師データおよびこれに対応する出力教師データを複数組生成して記憶し、かつ、構造、学習パラメータおよび伝達関数のうち少なくとも1の要素について規定した少なくとも1のニューラルネットワークを構成し、このニューラルネットワークについて、生成された教師パターンを用いて学習を行ない、その学習の結果、想起された想起結果と、出力教師データと比較して、学習の精度を評価し、この評価を、上記複数組の教師パターンによるニューラルネットワークの学習について、それぞれ行なって、学習精度のよいものを選び、それを、最適教師パターンと決定することを特徴とする学習/想起方法。
IPC (2件)：
G06F 15/18
, G06F 9/44 330
