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J-GLOBAL ID：200903098356994103
ニューラルネットの学習方法
Inventor：
Applicant, Patent owner：
Agent (1)：
京本 直樹 (外2名)
Gazette classification：公開公報
Application number (International application number)：1992153165
Publication number (International publication number)：1993342188
Application date： Jun. 12, 1992
Publication date： Dec. 24, 1993
Summary：
【要約】【目的】 従来のLVQの欠点である参照ベクトル数の決定が困難という課題、参照ベクトルの初期値に認識率が依存する課題、及び識別面がカテゴリの分布を反映していないために未学習データに対する認識率が上がらない課題を除去し、自動的に参照ベクトル数を増加させ、カテゴリの分布を反映した識別面を形成し、認識率を向上させるニューラルネットの学習方法を提供することにある。【構成】 データ入力手段101で入力パターンから入力ベクトルを生成し、距離計算手段102において参照ベクトルとの距離が計算される。認識結果判定手段104において認識結果が判定される。本発明の特徴は、参照ベクトル修正手段105によって参照ベクトルが修正された後認識処理を行い、誤認識があった場合に参照ベクトル追加手段106によって参照ベクトルを追加し、また参照ベクトル修正手段105によって参照ベクトルを修正する処理を繰り返し実行することにある。
Claim (excerpt)：
カテゴリの定まった複数の入力ベクトルをニューラルネットに順次入力し、ニューラルネット内の参照ベクトルを修正するニューラルネットの学習方法において、まず各カテゴリごとに一つの参照ベクトルを用意し、教師付き学習方式によって参照ベクトルを修正した後に認識処理を行い、誤認識となった入力ベクトル全てに対してその入力ベクトルが属すべきカテゴリの参照ベクトルとの最短距離を求め、各カテゴリについてその距離が最大となる入力ベクトルを参照ベクトルとしてニューラルネット内に追加し、再び教師付き学習方式によって参照ベクトルを修正し、認識処理を行うことを繰り返し実行することを特徴とするニューラルネットの学習方法。
IPC (2)：
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