特許

J-GLOBAL ID：200903073262929739

コンピュータを用いてニューラルネットワークから除くべき重みを求める方法

発明者： フォルカー トレスプ ,  ハンス-ゲオルク ツィンマーマン ,  ラルフ ノインアイアー
出願人/特許権者： シーメンス アクチエンゲゼルシヤフト
代理人 (1件)： 矢野 敏雄 (外3名)
公報種別：公表公報
出願番号（国際出願番号）：特願平9-533925
公開番号（公開出願番号）：特表2000-507376
出願日： 1997年03月11日
公開日（公表日）： 2000年06月13日
要約：

【要約】トレーニングフェーズにて最小化されるべき誤差関数が最小値になる前に、ニューラルネットワーク(NN)のトレーニングフェーズをストップする(301)。例えば、Optimal Brain Damage(最適脳損傷ダメージ)(OBD)又はOptimal Brain Surgeon(最適脳外科医)(OBS)法により、誤差関数が最小値に達しているとの仮定のもとで、第1の変量(EG)を求める、ないし、規定する。更に、第2変量(ZG)を求め、ないし、規定し、該第2変量(ZG)により、ニューラルネットワーク(NN)から重み(Wi)を除く際どの程度誤差関数の値が重み(Wi)の変化のとき変化するかが求められる、ないし、規定される。第1変量(EG)及び第2変量(ZG)を用いて、重み(Wi)は、ニューラルネットワーク(NN)からの除くのに適する、または不適であるものと判定、分類される。

請求項（抜粋）：

コンピュータを用いてニューラルネットワーク(NN)から除くのに適するそれの重み(Wi)を求める方法において、 -トレーニングフェーズにて最小化されるべき誤差関数が最小値(301)に達する前に、ニューラルネットワーク(NN)のトレーニングフェーズをストップし、 -誤差関数が最小値に達しているとの仮定のもとで、ニューラルネットワーク(NN)の少なくとも1つの重み(Wi,i=1...0)に対して第1の変量(EG)を求め、ないし、規定し、、該第1の変量(EG)により、ニューラルネットワーク(NN)から前記の少なくとも1つの重み(Wi)を除くことに関して当該の少なくとも1つの重み(Wi)の評価が記述、表示されるようにし(302)、 -重み(Wi)に対して、第2変量(ZG)を求め、ないし、規定し、、該第2変量(ZG)により、どの程度誤差関数の値が重み(Wi)の変ったとき変化するかが記述、表示されるようにし(303)、 -少なくとも第1変量(EG)及び第2変量(ZG)から、重み(Wi)に対する基準判定量(KG)が求められ、ないし、規定され、該基準判定量に より誤差関数の値が、ニューラルネットワーク(NN)から重み(Wi)を除いたときどの程度変化するかが記述、表示されるようにし(304)、 -重み(Wi)は、次のような場合、除くのに適する重み(Wi)として分類されるようにする、即ち、当該の重み(Wi)を除くと所定の第1の限界値を下回る値だけ誤差関数の値が変化されることが当該の基準判定量(KG)から明らかになった場合、除くのに適する重み(Wi)として分類されるようにする(305)ことを特徴とする、コンピュータを用いてニューラルネットワークから除くのに適する重みを求める方法。

引用特許：

出願人引用 (1件)

• 予測モデルを用いた不正検出
  公報種別：公表公報   出願番号：特願平6-507504   出願人：エイチエヌシー,インコーポレイテッド