特許
J-GLOBAL ID：200903085571714869
ニューラルネットワーク方法及び装置
発明者：
出願人/特許権者：
代理人 (1件)：
山本 恵一
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願平11-355715
公開番号（公開出願番号）：特開2001-175635
出願日： 1999年12月15日
公開日（公表日）： 2001年06月29日
要約：
【要約】【課題】 演算処理量が少なく、高速学習が可能で、収束後に学習を続ける過学習状態もほとんどない優れた汎化性を持ったニューラルネットワーク装置を提供する。【解決手段】 カテゴリ分類数Qに対して必要最小限M個の教師信号出力エレメントを持ち、表わしうる全ての状態に各々異なるカテゴリ全てを割当て、教師信号各々に学習入力データ集合を対応させた完全分布型出力形式の2値教師信号を用いて学習したM個の出力層ユニットを持つ完全分布型出力形式多層ニューラルネットワーク(14)と、前記出力層ユニットからの出力信号を2値化し2値出力信号を出力する2値化スレショルド器(12)と、前記2値出力信号を所望のQ者択一型出力形式2値出力信号に変換する択一型出力形式変換器(15)とからニューラルネットワーク装置(13)を構成する。完全分布型出力形式多層ニューラルネットワーク(14)の中間層と出力層間に冗長な結合重み係数が無く、演算量も少なく、高速学習ができ、過学習状態が殆ど無い高性能なニューラルネットワーク装置を実現出来る。
請求項（抜粋）：
複数の学習入力データ集合の内、一つのカテゴリに対応づけられ互いに離れて分布した複数の学習入力データ集合各々に異なった一時的カテゴリを対応づけ、教師信号の出力エレメントによって表わしうる全ての状態に各々異なるカテゴリ全てを割当てた完全分布型出力形式教師信号と前記学習入力データ集合とを用いて多層ニューラルネットワーク手段を学習させることを特徴としたニューラルネットワーク学習方法。
IPC (2件)：
G06F 15/18 520
, G06F 9/44 554
G06F 15/18 520 F
, G06F 9/44 554 L
