ニューラルネットワーク回路

発明者： , , ,
出願人/特許権者：
代理人 (1件)：前田弘 (外2名)
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願平9-129810
公開番号（公開出願番号）：特開平10-055346
出願日： 1997年05月20日
公開日（公表日）： 1998年02月24日
要約：

【要約】【課題】音声認識や画像認識処理等を行うニューラルネットワーク回路において、初期学習された多数の荷重値(初期荷重値)を記憶する重みメモリがROMで構成される場合であっても、前記初期荷重値の追加学習を可能にする。【解決手段】ニューラルネットワークの多数の初期荷重値を保持する重みメモリ203を備える。この重みメモリ203の荷重値と追加学習後の荷重値との差分値を記憶するSRAMから成る差分値メモリ218を追加する。入力データの認識動作時には、前記重みメモリ203の初期荷重値と差分値メモリ218の差分値とを加算器213で加算し、その加算された荷重値を使用して出力層の各ニューロンの出力値を計算する。従って、小さな容量の差分値メモリの追加で高速な追加学習を可能にでき、新たな数字や文字等を誤り無く良好に認識することができる。

請求項（抜粋）：

1つの出力端子と複数の入力端子とを有するニューロンを複数個備えて少なくとも1層を構成し、1組の入力データを共通に前記各ニューロンの複数の入力端子に与えて前記各ニューロンの出力を得て、この各出力に基いて前記1組の入力データを認識するニューラルネットワーク回路であって、前記各ニューロンの複数の入力端子に対応し且つ初期学習された値を持つ複数の荷重値が記憶された重みメモリと、前記重みメモリに記憶された荷重値と、これ等の荷重値に対応し且つ追加学習された荷重値との差分値を記憶する差分値メモリと、与えられる1組の入力データの認識時に、この1組の入力データ、前記重みメモリの荷重値、及び前記差分値メモリの差分値に基いて、各ニューロンの出力値を計算する計算手段とを備えることを特徴とするニューラルネットワーク回路。

IPC (3件)：

G06F 15/18 520 , G06T 7/00 , G10L 9/10 301

FI (3件)：

G06F 15/18 520 E , G10L 9/10 301 C , G06F 15/70 465 A

引用特許：

審査官引用 (16件)

ニユーラルネツトワーク学習装置
公報種別：公開公報出願番号：特願平3-220844 出願人：株式会社東芝
特開平4-368999
特開平4-180153

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