特許

J-GLOBAL ID：200903094468529050

ニューラルネットワークモデルの学習方法

発明者： 加藤 誠也
出願人/特許権者： カシオ計算機株式会社
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願平4-360151
公開番号（公開出願番号）：特開平6-203004
出願日： 1992年12月29日
公開日（公表日）： 1994年07月22日
要約：

【要約】【目的】 ニューラルネットワークモデルをバックプロパゲーションにより学習する方法において、誤認識率数を減少させて認識率を向上させると共に、学習の収束を向上させる。【構成】 バックプロパゲーションにより学習させる際、学習途中や学習がある程度進んだ時点で正しい出力ニューロンが発火しない入力データがある場合、その入力データに対して新しく出力ニューロンが作られる(ステップS23,24,25)、そして、その入力データの教師データに、この新しく作成した出力ニューロンが割り当てられて再度バックプロパゲーションで学習が行われる。このように、ばらついた入力データを別々のカテゴリに収容することで、学習の収束性が向上し、また、学習終了後のニューラルネットワークにより認識させた場合には正解率が向上する。

請求項（抜粋）：

ニューラルネットワークモデルを誤差逆向き伝播学習により学習する方法において、入力データに対して正しい出力ニューロンが発火しない場合、新しくニューロンを作成し、再度誤差逆向き伝播学習により学習することを特徴とするニューラルネットワークモデルの学習方法。

IPC (2件)：

G06F 15/18 ,  G06G 7/60

引用特許：

審査官引用 (3件)

• 特開平1-233579
  
• 認識判断装置
  公報種別：公開公報   出願番号：特願平4-159836   出願人：松下電器産業株式会社
• 特開平1-233579