JP2762735B2

JP2762735B2 - 単位認識ユニット及び学習型認識判断装置

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Publication number: JP2762735B2
Application number: JP2266927A
Authority: JP
Inventors: 進丸野
Original assignee: Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Current assignee: Panasonic Holdings Corp
Priority date: 1990-10-03
Filing date: 1990-10-03
Publication date: 1998-06-04
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Description

【発明の詳細な説明】産業上の利用分野本発明は対象物の認識判断を行なう学習型認識判断装
置に関するものである。

従来の技術従来の学習型認識判断装置としては、例えばD.E.ラメ
ルハート（Rummelhart）らによる“ラーニングリプリ
ゼンテーションズバイバック−プロパゲーティング
エラーズ（Learning representations by back−prop
agationg errors）",ネイチャー（Nature）Vol.323 No.
9（1986）に示されている。第９図は従来の学習型認識
判断装置の一般的構成図を示すものであり、201、202は
入力端子、217は学習回路、218、219、220は多入力一出
力回路、221は出力層、222は隠れ層である。第９図に示
されるように、学習型認識判断装置は多入力一出力回路
を階層状に接続した構成によって、入力端子から入力さ
れた信号を処理して、出力端子から出力する。このよう
に、階層状に接続された多入力一出力回路にうち、出力
信号を出力する多入力一出力回路から成る層を出力層と
呼び、それ以外の多入力一出力回路から成る層を隠れ層
と呼ぶ。隠れ層は、一つの層をなす多入力一出力回路に
よって構成されても良いし、複数の層をなす多入力一出
力回路によって構成されても良い。第10図に従来の学習
型認識判断装置の構成図を示す。第10図において、20
1、202は入力端子、203、204、205、206、207、208は可
変重み乗算器、209、210、211は飽和入力特性を持つ加
算器、212は出力端子、213は教師信号発生部、214は誤
差算出部、215は最急降下方向決定部、216は重み変更
部、217は学習回路、218、219、220は多入力一出力回
路、212は出力層、222は隠れ層である。第９図に示され
るように、多入力一出力回路218、219および220は可変
重み乗算器と飽和入力出力特性を持つ加算器からなって
いる。即ち、第ｊ番目の多入力一出力回路の出力信号はで表される。ここに、ｙ［ｉ］は前段の層の第ｉ番目の
多入力一出力回路の出力信号であり、ｗ［i,j］は前段
の層の第ｉ番目の多入力一出力回路の出力信号が第ｊ番
目の多入力一出力回路に入力される時に掛けられる重み
である。fnc（）は飽和特性を持つ関数でシグモイド
関数等で表される。第11図に、前記のfnc（）で表され
る、飽和入出力特性を持つ加算器209、210及び211の特
性関数のグラフを示す。学習型認識判断装置は、このよ
うな多入力一出力回路を階層状に接続した構成になって
おり、学習においては、入力信号に対して望ましい出力
信号（以下、教師信号と呼ぶ）を出力するように、可変
重み乗算器203,204,205,206,207および208で掛けられる
重みを変更する。重みの変更量を求めるために、まず教
師信号と出力層の出力信号とから、誤差を求める。ここに、y_p［ｊ］は第ｐ番目の入力信号に対
する出力層の第ｊ番目の多入力一出力回路の出力信号、
t_p［ｊ］はy_p［ｊ］に対する教師信号、は全ての教師信号に関する総和、は出力層の全ての多入力一出力回路に関する総和、は
重みｗ［i,j］を成分とするベクトル（以下を重みベ
クトルと呼ぶ）である。（２）式で示されるように誤差
Ｅは教師信号と出力層の出力信号との差の２乗和で表さ
れ、重みベクトルの関数となる。学習では重みを変更
し、教師信号と実際の出力信号との差、即ち誤差を最小
化する。重みの変更量はによって決定される。ここで、εは学習パラメータと呼
ばれる正の定数、αはモーメンタムと呼ばれる正の定数
であり、 ∂E/∂は（２）式で表される誤差Ｅの重みｗ［i,j］による微分
を成分とするベクトルで、最急降下方向と呼ばれる。Δ
′は、前回の学習における重み変更量のベクトル表現
である。

第12図に、この従来の学習型認識判断装置の学習回路
217の構成図を示す。第12図において、223は出力層出力
の入力端子、224は隠れ層出力の入力端子、225は入力信
号の入力端子、226は出力層の重みの出力端子、227は隠
れ層の重みの出力端子である。従来の学習型認識判断装
置の学習回路217では、教師信号発生部213が入力信号に
対する教師信号（望ましい出力信号）t_p［ｊ］を発生す
る。誤差算出部214は、教師信号t_p［ｊ］と出力層の出
力信号y_p［ｊ］とから、（２）式で表される誤差Ｅを算
出する。誤差算出部214は重みの変更のために必要な教
師信号と出力信号との差信号、t_p［ｊ］−y_p［ｊ］を、
最急降下方向決定部215に出力する。最急降下方向決定
部215は前記差信号、出力層出力信号、隠れ層出力信
号、入力信号及び出力層の重みをもとに、重みをベクト
ルで表現する重み空間における誤差Ｅの、最急降下方向
を求める。最急降下方向は、で求まる。（４）式の右辺は、誤差Ｅの重みによる微分
のベクトル表現である。最急降下方向決定部215は、最
急降下方向に学習パラメータを掛けて、重み変更部216
に出力する。重み変更部216は（３）式によって重み変
更量を求め、各可変重み乗算器203、204、205、206、20
7および208で掛ける重みを変更する。以上のように最急
降下法によって重みの変更量を求めることの繰り返しに
より、誤差を小さくしてゆき、誤差が十分に小さくなる
と、出力信号が望ましい値に十分近くなったものとし
て、学習を終了する。

発明が解決しようとする課題以上のような従来の学習型認識判断装置においては、
ネットワークの構成は最初に定義、又は設計した固定の
状態から変更することは出来ず、従って、その学習、認
識能力も最初の設計によって決ってしまい、入力される
データに応じて適応的に対処することはできない。又、
ネットワークの設計手法も確立されておらず、実際の設
計は経験と感による試行錯誤に頼らざるを得ないのが実
状であった。

本発明はかかる点に鑑み、入力データに対して学習を
行なうのみではなく、入力信号に応じて適応的にネット
ワークの構造を自動的に変更、構築、及び自己組織化が
可能な単位認識ユニット及び学習型認識判断装置を提供
しようとするものである。

課題を解決するための手段信号入力部と、関数処理部と、信号出力部とを備えた
単位ユニットを構成し、前記単位ユニットの構成及び機
能を記憶させる構造記憶手段と、前記単位ユニットの内
部状態を記憶させる内部状態記憶手段と、前記記憶させ
た内部状態に応じて、前記単位認識ユニットの構造記憶
手段に記憶させた構造及び機能を有する、前記単位認識
ユニットの複製を作成する複製手段とを設けた単位認識
ユニットを構成する。

また、上記単位認識ユニットを、多層の階層ネットワ
ーク状に複数個、組み合わせて学習型認識判断装置を構
成する。

作用以上のように構成した装置の各階層の単位認識ユニッ
トの信号入力部に、対象物の各種特徴データを入力する
と、入力データに応じて内部状態記憶手段に記憶させて
ある内部状態が変化する。この内部状態がある一定の状
態に達すると、複製手段が内部状態記憶手段に記憶させ
てあるネットワークの構造に基づいて前記単位認識ユニ
ットの複製をしかるべき箇所に作成し、自動的に入力デ
ータに適応した状態のネットワークを自己組織的に形成
する事が出来る。

実施例第１図は本発明による単位認識ユニットの第１の実施
例を示すものである。１は信号入力部で、信号入力端子
11〜14を介して各種データ信号が入力される。関数処理
部２は、入力されたデータを一定の関数、例えばシグモ
イド関数等の閾値関数等で処理し、信号出力部３の出力
端子3aを介して出力する。信号入力端子11〜14及び信号
出力端子3aは、単位認識ユニットを組み合わせてネット
ワークを構成するときに、これらの端子を相互に連結す
るものである。構造記憶手段４には信号入力部の構造、
信号出力部の出力端子数、関数処理部の処理内容等の情
報を記憶させてある。内部状態記憶手段５には、信号入
力によって刻々と変化していく単位認識ユニットの内部
状態を記憶させてある。複製手段６は、前記内部状態記
憶手段に記憶させた内部状態がある一定値に達した時
に、構造記憶手段に記憶させた単位認識ユニットの構造
に従って、前記単位認識ユニットの複製を作成させるよ
うに構成してある。

第２図は本発明による単位認識ユニットの第２の実施
例を示すものである。１は信号入力部で、信号入力端子
1aを介して入力した、認識の対象となる特徴データを量
子化器２に入力する。量子化器２は、入力された特徴デ
ータを量子化し、量子化した値を経路選択部３に入力す
る。3aは経路入力端子、3b1及び3b2は経路出力端子で、
単位認識ユニットを組合わせてネットワークを構成する
ときに、これらの端子を相互に連結するものである。経
路選択部３は、量子化器２から入力された値に基づい
て、経路入力端子3aと、経路出力端子3b1又は3b2との連
結の仕方を変化させる様に構成してある。構造記憶手段
４には、量子化器の量子化の範囲と、量子化の個数と、
経路選択部の経路入力端子数及び経路出力端子数を記憶
させてある。内部状態記憶手段５には、それまでに入力
された信号の平均、分散、入力総回数を単位認識ユニッ
トの内部状態として記憶させてある。複製手段６は、前
記内部状態記憶手段に記憶させた内部状態がある一定値
に達した時に、構造記憶手段に記憶させた単位認識ユニ
ットの構造に従って、前記単位認識ユニットの複製を作
成させるように構成してある。

第３図は、経路入力端子を複数個（この場合には3a
1、3a2の２個）設けた例を示すものであり、第２図と同
様の動作をさせる事ができる。

第４図は本発明による単位認識ユニットの第３の実施
例を示すものである。この実施例では、経路選択部３
を、１個の経路入力端子3a1を有する経路入力部3aと、
２個の経路出力端子3b1と3b2を有する経路出力部3bと、
スイッチ3cとによって構成したものである。スイッチ3c
は、量子化器２から入力された値に基づき、経路入力部
3aの経路入力端子3a1と経路出力部3bの経路出力端子3b1
又は3b2との連結の仕方を切り換えるようにしてある。

第５図は本発明による単位認識ユニットの第４の実施
例を示すものである。この実施例では、経路選択部３
を、１個の経路入力端子3a1を有する経路入力部3aと、
２個の経路出力端子3b1と3b2を有する経路出力部3bと、
経路荷重部3cとによって構成したものである。荷重3c
1、及び3c2は、経路出力部3bの経路出力端子3b1及び3b2
に出力する経路出力信号に加える重みで、荷重器3c0
は、量子化器２の出力する値に応じて、これらの荷重を
変化させる。荷重3c1及び3c2は、経路入力部から入力さ
れた経路信号を重み付けし、経路出力部3bは、この重み
付けした経路信号を経路出力端子3b1及び3b2に出力す
る。

第６図は本発明による単位認識ユニットの第５の実施
例を示すものである。この実施例では、経路入力部3a
を、複数の経路入力端子からの入力信号を加算する加算
器3a0によって構成し、又、経路出力部3bを、経路信号
をしきい値処理するしきい値処理器3b0によって構成し
たものである。加算器3a0は、3a1から3a8までの８個の
経路入力端子から入力された経路信号を加算して、経路
選択器3cに入力する。経路選択器3cは、量子化器２の出
力する値に応じて、前記加算した経路信号を、どの様に
経路出力端子へ出力するかを決定する。経路選択器3c
は、既に第４図、第５図にて説明を行なったもので、第
４図、第５図の何れの構成でも、この実施例の経路選択
器として用いることができる。又、この実施例の場合、
経路出力部には経路出力端子が１個しかなく、従って、
経路選択器3cは、第３図の構成を用いた場合には出力す
るかしないかを、又、第５図の構成を用いた場合には、
ただ単に経路信号への重み付けのための荷重を変化させ
る。

動作次に、本発明による単位認識ユニットの複製作成動作
について、再度第２図に示した実施例を用いて説明を行
なう。実際に複製を作成するためには、他の単位認識ユ
ニットと全く結合がなく、使用していない空の単位認識
ユニットを用意する必要がある。複製の基となる単位認
識ユニットの信号入力部１の信号入力端子1aからは、例
えば１〜10迄の値を取る信号が入力され、又、量子化器
の量子化の範囲は１〜10に設定してある。内部状態記憶
手段５は順次入力されるデータ信号の平均、分散、入力
回数を、データ信号が入力される毎に計算し、記憶す
る。そして、入力回数と分散の積がある一定値を越えた
時に、複製作成手段は構造記憶手段に記憶させてある量
子化器の量子化の範囲と、量子化の個数と、経路選択部
の経路入力端子数及び経路出力端子数とを参照し、この
単位認識ユニットの情報を、空の使用していない単位認
識ユニットにコピーすると共に、他の単位認識ユニット
との結合も含めて自分と全く同じ複製を作成。その際
に、１〜10迄必要な量子化の範囲を分割し、例えば、基
の単位認識ユニットの量子化器の量子化の範囲を１〜５
に、複製の単位認識ユニットの量子化器の量子化の範囲
を６〜10に設定し、基のユニットと複製のユニットと
で、機能を分担するように、複製を作成するわけであ
る。

第７図は、本発明による学習型認識判断装置の第１の
実施例を示すものである。本発明による単位認識ユニッ
トを多層の階層状に相互結合させて、ネットワークを構
成してある。第１層、第２層、第３層を構成してある単
位認識ユニットn11〜n12、n21〜n24、及びn31〜n38は、
例えば、第３図に示した単位認識ユニットを用いてあ
り、既に説明したように、経路選択部３を、１個の経路
入力端子3a1を有する経路入力部3aと、２個の経路出力
端子3b1と3b2を有する経路出力部3bと、スイッチ3cとに
よって構成してある。又、第４層を構成してある単位認
識ユニットn41〜n43は、例えば、第５図に示した単位認
識ユニットを用いたもので、既に説明したように、経路
入力部3aを、複数の経路入力端子からの入力信号を加算
する加算器3a0によって構成し、又、経路出力部3bを、
経路信号をしきい値処理するしきい値処理器3b0によっ
て構成したものである。第７図に示す学習型認識判断装
置は、２個から成る３種類の特徴データに基づき、３種
類に分類、認識させるものである。

次に、第７図に示した学習型認識判断装置の学習動作
を説明する。

第１層目の単位認識ユニットn11及びn12の経路入力端
子への経路信号として、先ず１を与える。又、これらの
ユニットの量子化器への信号入力端子には、認識対象物
の第１の一連の特徴データを入力する。（この図の場合
には、２個の第１特徴データを、それぞれ２個の単位認
識ユニットに入力する。）これらの第１特徴データを、
n11〜n12の量子化器が量子化し、この量子化した値に基
づいて、経路p11及びp12が、第３図に示したスイッチに
よって選ばれ、第２層目の単位認識ユニットn22及びn23
の経路入力端子へ経路信号“1"が送られる。これらのユ
ニットの量子化器への信号入力端子には、認識対象物の
第２の一連の特徴データを入力する。（この図の場合に
は、２個の第２特徴データを、それぞれ２個の単位認識
ユニットn22及びn23に入力する。）これらの第２特徴デ
ータを、n22及びn23の量子化器が量子化し、この量子化
した値に基づいて、経路p21及びp22が、第３図に示した
スイッチによって選ばれ、第４層目の単位認識ユニット
n34及びn36の経路入力端子へ、経路信号“1"が送られ
る。これらのユニットの量子化器への信号入力端子に
は、認識対象物が分類したい３項目のどれに属するかを
示す教師入力信号、即ち、n41〜n43のどれを選ぶかを示
す信号を入力する。（この図の場合には、教師入力信号
を２個の単位認識ユニットn34及びn36に入力する。）こ
の教師入力信号を、n34及びn36の量子化器が量子化し、
この量子化した値に基づいて、経路p31及びp32が、第３
図に示したスイッチによって選ばれる。

次に、本発明による学習型認識判断装置の各単位認識
ユニットが複製を作成する際の装置全体としての動作を
説明する。

第４層までの各層の単位認識ユニットが複製を作成す
る際には、各ユニットの下層に連結させた単位認識ユニ
ットの全てを含めて複製する必要がある。第８図は、下
層に連結させた単位認識ユニットの全てを含めた複製の
様子を示したものである。複製作成検出部Ｓは、複製動
作を起こした全ての単位認識ユニットを検出し、複製を
作成する各ユニットの下層に連結させた単位認識ユニッ
トの全てを含めて複製する様に指示を出す。例えば第８
図に示すように、ユニット71は、下層に連結させた単位
認識711、712を含めて複製するわけで、複製の単位認識
ユニット72、及びその下層の単位認識ユニット721、722
が作成されるわけである。従って、入力データに対して
ネットワークの学習を行なうのみではなく、入力信号に
応じて適応的にネットワークの構造を自動的に変更、構
築、及び自己組織化が可能なわけである。

以上説明したように、本発明による学習型認識判断装
置の複製作成過程は、入力データに応じて、各単位認識
ユニットの内部状態が変化し、複製作成手段が動作し
て、各単位認識ユニットの複製を作成するため、入力信
号に応じて適応的にネットワークの構造を自動的に変
更、構築、及び自己組織化が可能であり、学習していな
い新規なデータ入力に対する汎化性にも優れている。
又、本発明による学習型認識判断装置の学習過程は、多
層の階層ネットワークを構成する各単位認識ユニットの
信号入力部に、対象物の各種特徴データを入力し、量子
化器の出力に応じて、単位認識ユニット同士の結合経路
を切り換え、最下層の前層に於いては、教師信号入力に
よって最下層までの選択経路を決定するだけでよく、従
って、非常に高速に学習処理が行える。

次に、装置の認識動作について説明を行なう。

認識過程では、内部状態憶手段に記憶させた単位認識
ユニットの内部状態は変化せず、従って、複製作成手段
も動作しない。

第１層から第２層までの単位認識ユニットn11、n12及
びn22、n23は、学習の動作と全く同様に、入力した特徴
データを量子化器が量子化し、これに基づいてスイッチ
を切り換え、経路 p11、p12及びp21、p22を順次選択す
る。認識動作の場合、第３層の単位認識ユニットn34及
びn36の信号入力端子には、教師入力信号は入力されな
い。従って、学習時のスイッチの状態が保持されてお
り、これらのスイッチの状態に応じて経路p31及びp32が
選択され、第４層目の単位認識ユニットn42の経路入力
端子へ経路信号“1"が送られる。このユニットの経路
入力部の加算器は、p31及びp32の経路を通して入力され
た経路信号を加算する。信号入力部の信号入力端子に
は、信号“1"が入力され、量子化器がこれを量子化し、
経路選択器は、経路出力を可能な状態にし、（信号“0"
が入力された場合には、経路出力をしない状態に経路選
択器が切り換える。）加算した経路入力信号を経路出力
器に送る。経路出力器は、この信号をしきい値処理し、
経路出力端子に出力する。従って、加算した信号の値が
あるしきい値より大きければ、出力がなされるわけであ
り、このようにして、入力した認識対象物特徴データに
基づき、認識対象物の分類、認識判断を行なうことが出
来るわけである。又、しきい値処理をする関数として
は、シグモイド関数、ステップ関数等を用いることが出
来る。

以上説明したように、本発明による学習型認識判断装
置の認識過程は、多層の階層ネットワークを構成する各
単位認識ユニットの信号入力部に、対象物の各種特徴デ
ータを入力し、量子化器の出力に応じて、単位認識ユニ
ット同士の結合経路を切り換え、又、最下層の前層に於
ては、学習過程で設定された結合経路に基づいて、最下
層までの選択経路を決定するだけで認識結果が得られ、
従って、学習結果に基づいて、非常に高速に認識処理が
行える。

発明の効果本発明によれば、単位ユニットの構成及び機能を記憶
させる構造記憶手段と、単位ユニットの内部状態を記憶
させる内部状態記憶手段と、記憶させた内部状態の状態
に応じて、単位認識ユニットの複製を作成する複製手段
とを有する単位認識ユニットを構成する。

それにより、入力データに応じて、各単位認識ユニッ
トの内部状態が変化し、複製作成手段が動作して、各単
位認識ユニットの複製を作成するため、入力信号に応じ
て適応的にネットワークの構造を自動的に変更、構築、
及び自己組織化が可能であり、学習していない新規なデ
ータ入力に対する汎化性にも優れている。

又、多層の階層ネットワークを構成する各単位認識ユ
ニットの信号入力部に、対象物の各種特徴データを入力
し、量子化器の出力に応じて、単位認識ユニット同士の
結合経路を切り換え、最下層の前層に於いては、教師信
号入力によって最下層までの選択経路を決定するだけで
よい構成が可能となり、従って、非常に高速の学習処理
が可能となる。

又、認識過程に於いては、多層の階層ネットワークを
構成する各単位認識ユニットの信号入力部に、対象物の
各種特徴データを入力し、量子化器の出力に応じて、単
位認識ユニット同士の結合経路を切り換え、又、最下層
の前層に於ては、学習過程で設定された結合経路に基づ
いて、最下層までの選択経路を決定するだけで認識結果
が得られる構成とすることができ、従って、学習結果に
基づいて、非常に高速の認識処理が可能となる。

【図面の簡単な説明】

第１図〜第６図は、本発明による単位認識ユニットの第
１〜第６の実施例を示すブロック図、第７図は本発明に
よる学習型認識判断装置の実施例を示す図、第８図は本
発明による学習型認識判断装置のネットワークを含めた
複製動作を示す図、第９図および第10図は、従来の学習
型認識判断装置の一例を示すブロック図、第11図は、同
装置において用いられる加算器の特性関数を示すグラ
フ、第12図は、従来の学習型認識判断装置の学習回路の
構成を示すブロック図である。１……信号入力、1a……信号入力端子、２……量子化
器、３……経路選択部、3a……経路入力端子、3b1、3b2
……経路出力端子、４……構造記憶手段、５……内部状
態記憶手段、６……複製作成手段。

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】信号入力部と、関数処理部と、信号出力部
とを備えた単位ユニットを構成し、前記単位ユニットの
構成を記憶させる構造記憶手段と、前記単位ユニットの
内部状態を記憶させる内部状態記憶手段と、前記記憶さ
せた内部状態に基づき、前記単位ユニットの複製を作成
する複製手段とを設けた単位認識ユニット。
【請求項２】信号入力部と、前記信号入力部からの入力
信号に応じて量子化を行なう量子化器と、単一又は複数
の経路入力端子と、少なくとも１個の経路出力端子と、
前記量子化器の出力に応じて、経路の選択を行なう経路
選択部とを有し、前記単位ユニットの構造を記憶する構
造記憶手段と、信号入力部から入力される信号の履歴を
内部状態として記憶する内部状態記憶手段と、前記単位
ユニットの全構造を複製する複製手段とによって構成し
た請求項１に記載の単位認識ユニット。
【請求項３】量子化器の量子化定数、経路選択部の経路
入力端子数、または経路選択部の経路出力端子数のうち
の少なくとも一種を単位ユニットの構造として構造記憶
手段に記憶させるようにした請求項２に記載の単位認識
ユニット。
【請求項４】量子化の範囲及び量子化の個数を量子化定
数として構造記憶手段に記憶させるようにした請求項３
に記載の単位認識ユニット。
【請求項５】入力信号の平均と、分散と、入力回数と
を、内部状態として内部状態記憶手段に記憶させるよう
にした請求項２に記載の単位認識ユニット。
【請求項６】複製の基となる単位認識ユニットの構造記
憶手段に記憶させた量子化の範囲を２分割し、分割した
一方の量子化の範囲を前記単位認識ユニットの量子化の
範囲とし、分割したもう一方の量子化の範囲を複製する
単位認識ユニットの量子化の範囲に割り付けるように複
製手段を構成した請求項４に記載の単位認識ユニット。
【請求項７】単一又は複数の経路入力端子を有する経路
入力部と、単一又は複数の経路電極端子を有する経路出
力部と、前記経路入力部の経路入力端子と前記経路出力
部の経路出力端子との連結を、量子化器の出力に応じて
切り換えるスイッチとによって経路選択器を構成した請
求項２に記載の単位認識ユニット。
【請求項８】単一又は複数の経路入力端子を有する経路
入力部と、単一又は複数の経路出力端子を有する経路出
力部と、前記経路入力部の経路入力端子と前記経路出力
部の経路出力端子との連結の強度を、量子化器の出力に
応じて変化させる荷重器とによって経路選択器を構成し
た請求項２に記載の単位認識ユニット。
【請求項９】少なくとも複製の経路入力端子からの入力
信号を加算する加算器を用いて経路入力部を構成し、少
なくとも前記加算器の出力信号をしきい値処理するしき
い値処理器を用いて経路出力端子を構成した請求項７ま
たは８に記載の単位認識ユニット。
【請求項１０】請求項１〜９のいずれかに記載の単位認
識ユニットを、多層の階層状に複数個組み合わせて構成
した学習型認識判断装置。
【請求項１１】多層の階層構造中で、最下層の前層に位
置する単位認識ユニットの信号入力部に、教師信号を入
力するようにした請求項10に記載の学習型認識判断装
置。
【請求項１２】多層の階層構造中の最下層に位置する単
位認識ユニットを請求項８に記載の単位認識ユニットで
構成した請求項10または11に記載の学習型認識判断装
置。
【請求項１３】多層の階層構造中にある前単位認識ユニ
ットの複製作成動作を検出する複製作成検出手段を設
け、単位認識ユニットの複製を作成する際に、前記単位
認識ユニットに連結させた下層の単位ユニットの全てを
含めて複製を作成させるように指示を出すようにした請
求項10に記載の学習型認識判断装置。