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J-GLOBAL ID：200903004234313496

ニユーラルネツトワークの学習方法

Inventor： 米田 孝夫 ,  加藤 友也 ,  山中 将 ,  服部 志保
Applicant, Patent owner： 豊田工機株式会社
Agent (1)： 藤谷 修
Gazette classification：公開公報
Application number (International application number)：1991232401
Publication number (International publication number)：1993046585
Application date： Aug. 19, 1991
Publication date： Feb. 26, 1993
Summary：

【要約】【目的】 ニューラルネットワークのある同一の出力素子の出力に注目したときに、入力データによって、出力が使用されている有効成分と使用されていない無効成分となるような場合の適正な学習を行うこと。【構成】 任意組の入力データと教師データに関して、ニューラルネットワークに学習させる時、教師データの各成分のうち使用されている有効成分に関しては、対応する入力データをニューラルネットワークに入力させた時に、教師データの有効成分の値が出力され得るように学習させ、教師データの各成分のうち使用されていない無効成分に関しては、その無効成分に対応する出力素子の出力値に対して、出力誤差が零として、ニューラルネットワークに学習させる。この無効成分によりニューラルネットワークの各結合係数は影響されない。

Claim (excerpt)：

ニューラルネットワークの入力層の素子数に対応した数の成分を有する入力データと、その入力データに対応しニューラルネットワークの出力層の素子数に対応した数の成分を有する教師データとを用いて、前記入力データに対応して前記教師データが出力されるようにニューラルネットワークの結合係数を補正するニューラルネットワークの学習方法において、任意組の前記入力データと前記教師データに関して、前記ニューラルネットワークに学習させる時、前記教師データの各成分のうち使用されている有効成分に関しては、対応する前記入力データをニューラルネットワークに入力させた時に、前記教師データの前記有効成分の値が出力され得るように学習させ、前記教師データの各成分のうち使用されていない無効成分に関しては、その無効成分に対応する出力素子の出力値に対して、出力誤差が零として、前記ニューラルネットワークに学習させることを特徴とするニューラルネットワークの学習方法。

IPC (2)：

G06F 15/18 ,  G06G 7/60