特許

J-GLOBAL ID：200903055652764481

ニューラルネットの重要重み発見方法及び装置及びニューラルネットの重要重み発見プログラムを格納した記憶媒体

発明者： 斉藤 和巳
出願人/特許権者： 日本電信電話株式会社
代理人 (1件)： 伊東 忠彦
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願平11-324312
公開番号（公開出願番号）：特開2001-142864
出願日： 1999年11月15日
公開日（公表日）： 2001年05月25日
要約：

【要約】【課題】 ニューラルネットに複数の不要な重みが含まれるような場合でも、重要な重みが明確となった数法則を発見することが可能なニューラルネットの重要重み発見方法及び装置及びニューラルネットの重要重み発見プログラムを格納した記憶媒体を提供する。【解決手段】 本発明は、 ニューラルネットの重みと各重み毎のペナルティ係数を初期化し、2次学習法を用いて自乗値ペナルティ項付き学習目的関数を最小化する重みを求め、2次学習法を用いて交差検証とペナルティ係数更新のための重みを求め、得られた重みから陰関数の定理に基づいてペナルティ係数更新のための探索方向を解析的に求め、ガウス-ニュートン法に基づいてペナルティ係数更新のための探索幅を求めてペナルティ係数の更新を2次学習法用いて行う。

請求項（抜粋）：

複数の量的または、質的変数値から構成される入力ベクトル、及び、量的変数値の目標出力値からなるサンプル集合に対して、該入力ベクトルと該目標出力値の間に潜む関係を数法則としてニューラルネットを用いて発見するニューラルネットの重要重み発見方法において、前記ニューラルネットの重みと各重み毎のペナルティ係数を初期化し、2次学習法を用いて自乗値ペナルティ項付き学習目的関数を最小化する重みを求め、前記2次学習法を用いて交差検証とペナルティ係数更新のための重みを求め、得られた重みから陰関数の定理に基づいてペナルティ係数更新のための探索方向を解析的に求め、ガウス-ニュートン法に基づいてペナルティ係数更新のための探索幅を求め、2次学習法用いて該ペナルティ係数の更新を反復して行うことを特徴とするニューラルネットの重要重み発見方法。