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J-GLOBAL ID：200903007666810414
ニユーラルネツトワークの学習装置
Inventor：
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Applicant, Patent owner：
Agent (1)：
藤谷 修
Gazette classification：公開公報
Application number (International application number)：1991244774
Publication number (International publication number)：1993054014
Application date： Aug. 29, 1991
Publication date： Mar. 05, 1993
Summary：
【要約】【目的】 ニューラルネットワーク(NN)の更新学習に際し学習傾向を保存してその入出力特性を不適切に修正しないようにする。【構成】 NNの入出力特性を変更するために、新たな入力データ及び新たな教師データを追加して更新学習させるとき、新たな入力データに対応するNNの出力データと新たな教師データとの差に基づいて新たな教師データの異質度を演算する異質度演算手段(300,302) と、その異質度が更新学習の回数に応じて変化するしきい値より小さい場合には、新たな入力及び教師データを学習のためのデータに追加し、異質度がしきい値より大きい場合には、新たな入力及び教師データを追加しないデータ更新手段(304,306) とを有し、この更新されたデータに基づいてNNを更新学習させる。入出力特性が収束状態のとき大きく修正されない。
Claim (excerpt)：
入力データと教師データとに基づいてニューラルネットワークに所定の入出力特性を更新学習させる学習装置において、前記入力データと前記教師データの多数の組を記憶したデータ記憶手段と、多数の入力データに対して、対応する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逐次補正して、ニューラルネットワークに所定の入出力特性を学習させる学習手段と、前記学習手段により学習された前記ニューラルネットワークの前記入出力特性を変更するために、新たな入力データ及び新たな教師データを前記データ記憶手段に追加して、前記ニューラルネットワークを更新学習させるとき、前記新たな入力データを前記ニューラルネットワークに入力させて対応する出力データを求め、その出力データと前記新たな教師データとの差に基づいて前記新たな教師データの異質度を演算する異質度演算手段と、前記異質度演算手段により演算された前記異質度と更新学習の回数に応じて変化するしきい値とを比較して、前記異質度が前記しきい値より小さい場合には、前記新たな入力データ及び前記新たな教師データを前記データ記憶手段に記憶された学習のためのデータに追加し、前記異質度が前記しきい値より大きい場合には、前記新たな入力データ及び前記新たな教師データを前記データ記憶手段に追加しないデータ更新手段と、から成るニューラルネットワークの学習装置。
IPC (2)：
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