特許
J-GLOBAL ID：200903063662475995
ニューラルネットワークの学習方式
発明者：
出願人/特許権者：
代理人 (1件)：
三好 秀和 (外1名)
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願平3-319136
公開番号（公開出願番号）：特開平5-159086
出願日： 1991年12月03日
公開日（公表日）： 1993年06月25日
要約：
【要約】【目的】 入力パターンの学習の進み具合いを個別に監視し、汎化能力の高いニューラルネットワークを構築し得るニューラルネットワークの学習方式を提供する。【構成】 入力パターンP1を入力したときの出力層の出力パターンO1と教師パターンT1との2乗誤差E1が所定の値α以上のときには、バックプロパゲーション・アルゴリズムによる重みの更新処理を行い、前記2乗誤差E1が所定の値α未満のときに、前記重みの更新処理を行わないという動作を入力パターン毎に実行する。
請求項（抜粋）：
入力層、中間層および出力層からなる多層構造型ニューラルネットワークに入力パターンと教師パターンを与えて、バックプロパゲーション・アルゴリズムにより入力パターンと教師パターンとの間の相関関係を学習させるニューラルネットワークの学習方式であって、入力パターンを入力したときの出力層の出力パターンと教師パターンとの2乗誤差が所定の値以上のときには、バックプロパゲーション・アルゴリズムによる重みの更新処理を行い、前記2乗誤差が所定の値未満のときに、前記重みの更新処理を行わないという動作を入力パターン毎に実行することを特徴とするニューラルネットワークの学習方式。
IPC (2件)：
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