特許

J-GLOBAL ID：200903038525162071

ニューラルネットのトレイン方法及びニューラルネットの分類装置

発明者： シェリフ マクラム エベイド
出願人/特許権者： エヌ・ベー・フィリップス・フルーイランペンファブリケン
代理人 (1件)： 杉村 暁秀 (外5名)
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願平4-132556
公開番号（公開出願番号）：特開平5-158910
出願日： 1992年05月25日
公開日（公表日）： 1993年06月25日
要約：

【要約】【目的】 本発明は、重力中心となっている点集合の構成に基づくのではなく、これらの集合間の境界、すなわちこれらの入力ベクトルの存在しない領域をサーチすることで、学習処理を行うことを目的としている。【構成】 テストベクトルが、演算パラメータ(シナプス係数、ニューロン敷居値)が始めにランダムな値であるニューラルネットワークに供給される。各テストベクトル毎にネットの出力起動を相互に関連させると共に、これらに基づきクラスを無作為に選択する時の確率を調整する重み係数を発生させることによる確率的分類手続きにおいて、テストベクトルが分類される。テストベクトルがこのようにして分類されると、ネットの演算パラメータが、すべてのテストベクトルに対する出力起動のパターン間の相違を強調するために修正される。

請求項（抜粋）：

各テストベクトルの組に基づき、入力ベクトルを多数のクラスに分類するためのニューラルネットトレイン方法において、該方法が:・ ランダムな値をニューラルネットの演算パラメータに割り当てることによって、ニューラルネットを初期化する工程と;・ ・各テストベクトルをニューラルネットの入力端子に供給する工程と;・各テストベクトル毎に、ニューラルネットの出力端子に供給される出力起動の各パターンをモニタする工程と;・各パターンの出力起動を相互に関連させる際に、各テストベクトルを各々いづれかのクラスに割り当てる工程;とを具えている統計的分類工程を実行する工程と;・ 統計的分類工程において、ニューラルネットの演算パラメータを修正することによって、所定の基準に従って、それぞれ各クラスを示している各パターン間の相違を強調するための相違強調工程;とを具えていることを特徴とするニューラルネットトレイン方法。

IPC (2件)：

G06F 15/18 ,  G06G 7/60