| 出願番号 |
特願2008-501514 |
| 出願日 |
2006/2/22 |
| 出願人 |
国立大学法人佐賀大学 |
| 公開番号 |
WO2007/096954 |
| 公開日 |
2007/8/30 |
| 登録番号 |
特許第5002821号 |
| 特許権者 |
国立大学法人佐賀大学 |
| 発明の名称 |
ニューラルネットワーク装置及びその方法 |
| 技術分野 |
電気・電子 |
| 機能 |
制御・ソフトウェア |
| 適用製品 |
ニューラルネットワーク装置 |
| 目的 |
少ないトレーニングデータセットによる短時間での学習によって大域的最適解に到達することが可能であるニューラルネットワーク装置を提供する。 |
| 効果 |
ニューラルネットワークによって生成された出力データと教師データの出力データとの誤差を用いて重み係数を更新し、かかる誤差が小さくなってきた場合に学習を終了するだけではなく、入力データと入力瘤及び隠れ瘤の重み係数との相関係数に基づいて学習の収束を判断しているので、重み係数の更新が行き詰るだけで学習の収束状態と判断せずに、入力データと入力瘤及び隠れ層の重み係数との相関係数も用いて学習の収束を判断しており、局所解で学習が終了することなく、大域的最適解を導出して学習を終了させることができる。 |
技術概要
 |
ニューラルネットワーク装置は、ノードを有する入力層、隠れ層及び出力層からなり、入力データを入力瘤に入力して出力層から出力された出力データと入力データに対応する予め用意された教師データとを比較し、比較結果となる誤差を用いて出力層及び隠れ層のノード間の重み係数と隠れ瘤及び入力瘤のノード間の重み係数を更新することで学習する誤差逆伝播学習に基づく階層的ニューラルネットワーク装置であって、入力データと入力瘤及び隠れ瘤のノード間の重み係数との相関係数に基づいて学習の収束を判断するものである。この装置は、学習の比較結果の誤差に基づいて学習の収束を判断する第１の学習収束判断部と、入力データと入力瘤及び隠れ瘤のノード間の重み係数との相関係数に基づいて前記学習の収束を判断する第２の学習収束判断部とを新たに備え、第１の学習収束判断部と第２の学習収束判断部が共に学習が収束していると判断している場合に学習を終了するものである。第１の学習収束判断部は、より具体的には、今まで求めてきた比較結果の誤差の変動をみており、この変動が略なくなった場合に学習が収束したと判断する。 |
| 実施実績 |
【無】 |
| 許諾実績 |
【無】 |
| 特許権譲渡 |
【否】
|
| 特許権実施許諾 |
【可】
|
)