特許
J-GLOBAL ID：200903047462667614
フィードフォワードニューラルネットの学習方法
発明者：
出願人/特許権者：
代理人 (1件)：
高田 幸彦
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願平5-194410
公開番号（公開出願番号）：特開平7-302249
出願日： 1993年08月05日
公開日（公表日）： 1995年11月14日
要約：
【要約】【目的】 関数近似を行なうニューラルネットの構成及び学習を最適化することを目的にしている。【構成】 ネットワークの学習のステップ1を、動的解析のステップ2監視し、ユーザー割り込みのステップ3により、静的解析のステップ4を行ないそれに基づいてユーザーの判断のステップ5によりネットワークを最適化する。
請求項（抜粋）：
中間層ユニットを持ったフィードフォワードニューラルネットを学習する方法であって、ニューラルネットを学習するステップ、学習途中でネットワークの性能を動的に解析してネットワークの内部構造の性能を示す第1の指標を生成するステップ、生成された指標を表示するステップ、表示された指標の解析結果によりネットワークの構造を変えるステップとを含むことを特徴とするニューラルネットの学習方法。
IPC (2件)：
G06F 15/18 520
, G06F 15/18
