Title:
DEVICE FOR LEARNING MULTI-LAYER NEURAL NETWORK
Document Type and Number:
Japanese Patent JP3515267
Kind Code:
B2
Abstract:
PROBLEM TO BE SOLVED: To attain learning corresponding to a subject by the small number of times of learning by setting up an error coefficient based upon an allowable error set up in each element of an output signal.
SOLUTION: A subtractor 2 calculates an error en between a learning data teacher signal tn and an output signal On from a multi-layer neural circuit network 1. An error coefficient setting part 3 sets up an error coefficient (s) based upon an allowable error value set up in each element of the signal On (provided that a value proportional to the inverse of the allowable error value is set up as the error coefficient (s)). A learning part 4 sets up a function obtained by multiplying the square of the error en calculated by the subtractor 2 by the error coefficient (s) set up by the setting part 3 as an error function and calculates the learning of the network 1 so as to reduce the error function value. Consequently learning is executed so that the evaluation of an error of an output layer neural element having a small allowable error based upon the error function is increased and the errors of all the output layer neural elements is smaller than the allowable error.
Inventors:
Kano, Makoto
Application Number:
JP4366596A
Publication Date:
April 05, 2004
Filing Date:
February 29, 1996
Export Citation:
Assignee:
TOSHIBA CORP
International Classes:
G06F15/18; G06N3/08; G06G7/60; (IPC1-7): G06N3/08
Other References:
又吉光邦・他，「Ｂ．Ｐ．法を用いたパターン認識における動的教師信号法の有効性」，電子情報通信学会技術研究報告，日本，社団法人電子情報通信学会，１９９０年 ７月１２日，Ｖｏｌ．９０， Ｎｏ．１２１（ＡＩ９０−３４〜４６），ｐｐ．４１−４６
喜屋武盛基・他「バックプロパゲーションの学習率改良による学習の高速化」，琉球大学工学部紀要，日本，琉球大学工学部，１９９１年 ３月１５日，Ｎｏ．４１，ｐｐ．１１−１６，ＪＳＴ資料番号：Ｚ０６５６Ｂ
渡辺栄治，「パターン分類問題に対する階層型ニューラルネットワークの内部表現と汎化能力の関係」，電子情報通信学会技術研究報告，日本，社団法人電子情報通信学会，１９９５年１０月２８日，Ｖｏｌ．９５， Ｎｏ．３４６（ＮＣ９５−４９〜６４），ｐｐ．７９−８６
阪上茂生・他，「バックプロパゲーション学習に必要な演算精度の削減」，電子情報通信学会技術研究報告，日本，社団法人電子情報通信学会，１９９１年 ９月２０日，Ｖｏｌ．９１， Ｎｏ．２３１（ＮＣ９１−３０〜４７），ｐｐ．１７−２４
阪上茂生・他，「精度が限定されたニューラルネットワークによる文字認識」，電子情報通信学会技術研究報告，日本，社団法人電子情報通信学会，１９９０年１０月１９日，Ｖｏｌ．９０， Ｎｏ．２６２（ＮＣ９０−３０〜４１），ｐｐ．２１−２８
香田敏行・他，「ニューラルネットによる英数字認識」，電子情報通信学会技術研究報告，日本，社団法人電子情報通信学会，１９８９年 ３月２４日，Ｖｏｌ．８８， Ｎｏ．４９０（ＩＥ８８−１２６〜１３８），ｐ．３３−４０
喜屋武盛基・他「バックプロパゲーションの学習率改良による学習の高速化」，琉球大学工学部紀要，日本，琉球大学工学部，１９９１年 ３月１５日，Ｎｏ．４１，ｐｐ．１１−１６，ＪＳＴ資料番号：Ｚ０６５６Ｂ
渡辺栄治，「パターン分類問題に対する階層型ニューラルネットワークの内部表現と汎化能力の関係」，電子情報通信学会技術研究報告，日本，社団法人電子情報通信学会，１９９５年１０月２８日，Ｖｏｌ．９５， Ｎｏ．３４６（ＮＣ９５−４９〜６４），ｐｐ．７９−８６
阪上茂生・他，「バックプロパゲーション学習に必要な演算精度の削減」，電子情報通信学会技術研究報告，日本，社団法人電子情報通信学会，１９９１年 ９月２０日，Ｖｏｌ．９１， Ｎｏ．２３１（ＮＣ９１−３０〜４７），ｐｐ．１７−２４
阪上茂生・他，「精度が限定されたニューラルネットワークによる文字認識」，電子情報通信学会技術研究報告，日本，社団法人電子情報通信学会，１９９０年１０月１９日，Ｖｏｌ．９０， Ｎｏ．２６２（ＮＣ９０−３０〜４１），ｐｐ．２１−２８
香田敏行・他，「ニューラルネットによる英数字認識」，電子情報通信学会技術研究報告，日本，社団法人電子情報通信学会，１９８９年 ３月２４日，Ｖｏｌ．８８， Ｎｏ．４９０（ＩＥ８８−１２６〜１３８），ｐ．３３−４０
Attorney, Agent or Firm:
須山 佐一
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