ニューラルネットワークの学習方法、コンピュータプログラム及びコンピュータ装置

開放特許情報番号
L2021000765
開放特許情報登録日
2021/5/31
最新更新日
2021/5/31

基本情報

出願番号 特願2018-230323
出願日 2018/12/7
出願人 公立大学法人会津大学
公開番号 特開2020-091813
公開日 2020/6/11
発明の名称 ニューラルネットワークの学習方法、コンピュータプログラム及びコンピュータ装置
技術分野 情報・通信
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の学習方法および当該学習方法をコンピュータ装置に実行させるためのコンピュータプログラム
目的 中間層の階層数を効率的に決定することができるニューラルネットワークの学習方法及びそのコンピュータプログラム及びコンピュータ装置を提供する。
効果 必要な数だけの階層数を設定することができ、コストの効率化を図ることができる。また、パターン分類問題を解決する場合、各クラスの難易度は通常異なるので、クラス別に階層数を決めることができる。これによって、学習コストも決断コストも低減することができる。さらに、より早い段階でよいモデルを求めることができ、早期に学習を終了することができる。
技術概要
k(k=0,1,…,K)階層の中間層(k=0である0番目の中間層に対応する写像は単位写像)を有するニューラルネットワークの学習方法をコンピュータ装置に実行させるコンピュータプログラムにおいて、前記コンピュータ装置に、
あらかじめ用意したデータ信号と教師信号の組からなる学習データの集合における前記データ信号を前記0番目の中間層の出力として求める第一のステップと、
k>0において、k番目の中間層の写像及びk番目の出力層の写像を、k-1番目の中間層の出力に基づいて生成して学習を行う第二のステップと、
前記k番目の中間層の出力を生成し、当該k番目の出力層の出力を評価する第三のステップと、
前記k番目の出力層の出力の評価が所定レベル以上である場合、学習を終了する第四のステップと、
前記k番目の出力層の出力の評価が所定レベル未満である場合、k=k+1とし、k>Kであれば学習を終了し、k>Kでなければ前記第二のステップ乃至前記第四のステップを繰り返す第五のステップとを実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
実施実績 【無】   
許諾実績 【無】   
特許権譲渡 【否】
特許権実施許諾 【可】

登録者情報

その他の情報

関連特許
国内 【無】
国外 【無】   
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