特許
J-GLOBAL ID：200903097310417890
ニューラルネットワークの学習装置およびニューラルネットワークの学習パターン呈示方法
発明者：
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出願人/特許権者：
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代理人 (1件)：
小川 勝男
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願平3-139982
公開番号（公開出願番号）：特開平6-083792
出願日： 1991年06月12日
公開日（公表日）： 1994年03月25日
要約：
【要約】【目的】バックプロパゲーション学習方法では、学習パターンの教師信号の誤りのため矛盾パターンを含む場合、学習計算が終了しないという問題点がある。また、誤りではないが識別が非常に困難な学習パターンも存在する。この場合、学習計算は終了する可能性はあるが、非常に長い計算時間を必要とする。本発明では、学習の繰返し計算の過程でこのようなパターンを検出し、自動的に除去する。【構成】パターンの学習履歴を記憶する学習履歴記憶部7において、パターンを除去するか否かを判定する。その結果に基づき、繰返し学習時、パターン呈示制御部8においてパターンの呈示を制御する。
請求項（抜粋）：
複数のパターンを入力する手段から構成される入力層と、パターンを出力する手段を持つ複数のデータ処理手段から構成される出力層と、複数のデータ処理手段から構成される少なくとも1層以上からなる中間層から構成され、それぞれのデータ処理手段は、入力層により近い下位層に属する複数のデータ処理手段と接続され、それぞれの接続に対応した重み係数を格納する記憶手段を持ち、下位層からの出力値と、前記重み係数から計算される値を、出力層により近い上位層に属する複数のデータ処理手段へ出力するように構成され、入力パターンと出力パターンの複数組に対して、ある入力パターンを入力層から入力した時、出力層から、前記の入力パターンに対応する出力パターンにほぼ等しくなるように、前記データ処理手段の重み係数を調節し、総ての入力パターンに対して対応する出力パターンにほぼ等しいパターンが出力層から出力されるまで、前記重み係数の調節を繰返す多層型のニューラルネットワークの学習装置において、前記重み係数の調節毎にある入力パターンから計算される出力パターンと、望ましい出力パターンである教師パターンとの比較結果を記憶する学習履歴記憶部と、その内容に基づきどの入力パターンと教師パターンの組を重み係数の調節用に用いるかを決定するパターン呈示制御部とを有することを特徴とするニューラルネットワークの学習装置。
IPC (2件)：
引用特許：
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