特許
J-GLOBAL ID：200903068386142601
ニューラル・ネットワークの学習方法およびニューラル・ネットワーク・システム
発明者：
出願人/特許権者：
代理人 (1件)：
牛久 健司 (外1名)
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願平7-138857
公開番号（公開出願番号）：特開平8-314880
出願日： 1995年05月15日
公開日（公表日）： 1996年11月29日
要約：
【要約】【目的】 ニューラル・ネットワークを用いて複数の特徴量の中から有効特徴量を選択できるようにする。【構成】 複数のノードを含む入力層と,複数のノードを含む一層または複数層の中間層と,入力層と同数のノードを含む出力層とからなるニューラル・ネットワーク(NN)があらかじめ設けられている。入力される教師データに基づいて複数の特徴量があらかじめ作成されている。この教師データをNNに入力したときのNNの出力が入力される教師データに等しくなるようにNNに学習が行われる。NNの中間層のノードの出力と特徴量との類似度に基づいて複数の特徴量の中から1つの特徴量が有効特徴量として選択されるとともに,この有効特徴量に対応する中間層のノードが有効特徴量を入力するための入力ノードに置換えられる。教師データと有効特徴量を用いたNNの学習と,有効特徴量の選択および入力ノードへの置換とが繰返し行われる。
請求項（抜粋）：
複数のノードを含む入力層と,複数のノードを含む一層または複数層の中間層と,入力層と同数のノードを含む出力層とからなるニューラル・ネットワークを設け,入力される教師データに基づいて複数の特徴量をあらかじめ作成しておき,上記教師データを上記ニューラル・ネットワークの入力層に入力したときの上記ニューラル・ネットワークの出力が上記教師データに等しくなるように上記ニューラル・ネットワークに学習を行わせ,上記ニューラル・ネットワークの中間層の各ノードの出力と上記特徴量とがどの程度類似しているかを表す類似度をそれぞれ算出し,これらの類似度に基づいて上記複数の特徴量の中から1つの特徴量を有効特徴量として選択するとともに,この有効特徴量に対応する中間層のノードを上記有効特徴量を入力するための入力ノードに置換え,上記教師データを入力層に入力し,上記有効特徴量を入力ノードに入力してニューラル・ネットワークの学習と,有効特徴量の選択および入力ノードへの置換とを繰返し行う,ニューラル・ネットワークの学習方法。
IPC (2件)：
G06F 15/18 520
, G06G 7/60
G06F 15/18 520 P
, G06G 7/60
