特許
J-GLOBAL ID：201803021179152749
学習装置、学習方法および学習プログラム
発明者：
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出願人/特許権者：
代理人 (1件)：
特許業務法人酒井国際特許事務所
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2016-203546
公開番号（公開出願番号）：特開2018-067039
出願日： 2016年10月17日
公開日（公表日）： 2018年04月26日
要約：
【課題】RNNを用いた学習において、調整パラメータを容易に調整できるとともに、急激な勾配の増加を防いで安定的に学習を進めることができる。【解決手段】学習装置10は、RNN(Recurrent Neural Network)のモデルを用いて学習を行う学習装置であって、RNNのモデルのパラメータである重み行列による損失関数の勾配を計算する勾配計算部12と、勾配を用いてパラメータを更新するとともに、重み行列を特異値分解し、該分解した特異値に制約を加えて学習を進めるパラメータ更新部13と、を有する。【選択図】図2
請求項（抜粋）：
RNN(Recurrent Neural Network)のモデルを用いて学習を行う学習装置であって、
前記RNNのモデルのパラメータである重み行列による損失関数の勾配を計算する勾配計算部と、
前記勾配を用いてパラメータを更新するとともに、前記重み行列を特異値分解し、該分解した特異値に制約を加えて学習を進めるパラメータ更新部と、
を有することを特徴とする学習装置。
IPC (1件)：
FI (1件)：
引用特許：
引用文献：
出願人引用 (1件)
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SCALE NORMALIZATION, 20160426, v1, p.1-4
審査官引用 (1件)
-
SCALE NORMALIZATION, 20160426, v1, p.1-4
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