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J-GLOBAL ID：200903047514252833
リカレント型ニューラルネットワーク学習方法及び装置
Inventor：
,
Applicant, Patent owner：
Agent (1)：
笹岡 茂 (外1名)
Gazette classification：公開公報
Application number (International application number)：1993034722
Publication number (International publication number)：1994231106
Application date： Jan. 29, 1993
Publication date： Aug. 19, 1994
Summary：
【要約】【目的】 リカレント型ニューラルネットワークの学習において、長い時系列データの学習の際にも安定で、しかも高速な学習を実現する。【構成】 ネットワークに入力する入力データとしての時系列データとネットワーク出力の目標値である教師データとしての時系列データからなる学習データを用い、時系列データの初期学習区間として、学習データとして予め用意した時系列の全体の長さよりも短い時系列区間を設定し、該設定した時系列区間の時系列データを用いて学習を行ない、該時系列区間を用いた学習が終了した時点で、次の学習を行なうために学習に用いる時系列区間の長さを拡大し、拡大された時系列区間を用いて再度学習を行ない、時系列区間の長さが、予め用意した学習データの全体の時系列の長さになるまで、時系列区間の長さの拡大と該拡大した時系列区間を用いた学習を繰り返す。
Claim (excerpt)：
結合されている他の基本ユニットからの出力を重み付けして総和し、総和した結果に非線形変換を施して出力する機能を具備した基本ユニットを有し、任意の基本ユニット間の結合を許すリカレント型ニューラルネットワークに対する、ネットワークに入力する入力データとしての時系列データとネットワーク出力の目標値である教師データとしての時系列データからなる学習データを用いるリカレント型ニューラルネットワーク学習方法において、時系列データの初期学習区間として、学習データとして予め用意した時系列の全体の長さよりも短い時系列区間を設定するステップと、該設定した時系列区間の時系列データを用いて学習を行なうステップと、該時系列区間を用いた学習が終了した時点で、次の学習を行なうために学習に用いる時系列区間の長さを拡大するステップと、拡大された時系列区間を用いて再度学習を行なうステップと、時系列区間の長さが、予め用意した学習データの全体の時系列の長さになるまで、時系列区間の長さの拡大と該拡大した時系列区間を用いた学習を繰り返すステップと、を有することを特徴とするリカレント型ニューラルネットワーク学習方法。
IPC (2)：
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