特許
J-GLOBAL ID：200903029811353284
SOMニューラルネット学習制御装置
発明者：
,
出願人/特許権者：
代理人 (1件)：
小林 良平
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2005-238031
公開番号（公開出願番号）：特開2007-052677
出願日： 2005年08月18日
公開日（公表日）： 2007年03月01日
要約：
【課題】 従来、SOMモデルでは、目的とする終局マップを形成するまでに極めて多数回の学習を繰り返す必要があった。特に、学習中のマップにトポロジカルな不整合点が発生した場合、システムサイズ(ノード数)の3乗に比例した学習回数が必要であった。本発明は、このような不整合点の発生を抑制するとともに、たとえ不整合点が発生しても、それが早期に解消されるようにすることにより、SOMモデルの早期の収束を可能とする。 【解決手段】 格子状に配置された学習素子が、入力データによりウエイトに応じて学習するSOM(Self-Organizing Maps)ニューラルネット学習制御装置において、該ウエイトを決定する近傍関数を非対称とする。また、その非対称近傍関数の非対称方向を適宜反転する。更には、非対称方向を反転しつつ、非対称度を減少させてゆく。これにより、不整合点が発生した場合でも、システムサイズ(ノード数)の2乗に比例した学習回数で収束してゆく。【選択図】 図1
請求項（抜粋）：
格子状に配置された学習素子が、入力データによりウエイトに応じて学習するSOM(Self-Organizing Map)ニューラルネット学習制御装置において、該ウエイトを決定する近傍関数が非対称であることを特徴とするSOMニューラルネット学習制御装置。
IPC (1件)：
FI (1件)：
引用特許：
出願人引用 (5件)
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審査官引用 (1件)
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画像処理装置
公報種別：公開公報
出願番号：特願2002-219663
出願人：富士ゼロックス株式会社
引用文献：
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