JPH04190461A - ニューラルネットワークの構築表示方法 - Google Patents
ニューラルネットワークの構築表示方法Info
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- JPH04190461A JPH04190461A JP2321643A JP32164390A JPH04190461A JP H04190461 A JPH04190461 A JP H04190461A JP 2321643 A JP2321643 A JP 2321643A JP 32164390 A JP32164390 A JP 32164390A JP H04190461 A JPH04190461 A JP H04190461A
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- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 title claims abstract description 73
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 20
- 210000002569 neuron Anatomy 0.000 claims description 20
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 4
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 abstract description 4
- 230000008878 coupling Effects 0.000 abstract description 3
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 abstract description 3
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 abstract description 3
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 abstract description 2
- 239000010410 layer Substances 0.000 description 19
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 12
- 230000006870 function Effects 0.000 description 6
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000009812 interlayer coupling reaction Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
〔概 要〕
コンピュタ−システム上にニューラルネットワークを構
築する場合の、ニューラルネットワークの構築表示方法
に関し、 従来、ニューラルネットワークを構築する場合にはモデ
ル毎に、プログラム言語を用いて記述しており、複数の
モデルを融合したニューラルネットワークを構築するよ
うな場合に時間を多く要すると共に、その内部情報を適
宜に表示することが困難であった問題の解決を目的とし
、 ニューラルネットワークの基本となる構成要素を予めモ
ジュール化し、ディスプレイ装置上にシンボル化して表
示する手段と、上記モジュール中から、対象となるシス
テムに必要なモジュールを選択し、ディスプレイ装置上
で接続してネットワークを構築する手段と、さらに、モ
ジュールの種類に応じた内部情報の表示手段を予め保持
しておき、ニューラルネットワーク内部の構造および信
号の内、表示したい部分を所定の指示信号で指定する手
段と、該指示記号に従い、ニューラルネットワークの内
部情報を自動的に編集してディスプレイ装置上に表示す
る手段を設けて構成する。
築する場合の、ニューラルネットワークの構築表示方法
に関し、 従来、ニューラルネットワークを構築する場合にはモデ
ル毎に、プログラム言語を用いて記述しており、複数の
モデルを融合したニューラルネットワークを構築するよ
うな場合に時間を多く要すると共に、その内部情報を適
宜に表示することが困難であった問題の解決を目的とし
、 ニューラルネットワークの基本となる構成要素を予めモ
ジュール化し、ディスプレイ装置上にシンボル化して表
示する手段と、上記モジュール中から、対象となるシス
テムに必要なモジュールを選択し、ディスプレイ装置上
で接続してネットワークを構築する手段と、さらに、モ
ジュールの種類に応じた内部情報の表示手段を予め保持
しておき、ニューラルネットワーク内部の構造および信
号の内、表示したい部分を所定の指示信号で指定する手
段と、該指示記号に従い、ニューラルネットワークの内
部情報を自動的に編集してディスプレイ装置上に表示す
る手段を設けて構成する。
〔産業上の利用分野]
本発明は、パーソナルコンピュータ等のコンピュータシ
ステムにニューラルネットワークのシミュレータなどを
構築する場合のネットワークの構築方法およびその表示
方法に関し、特にニューラルネットワークをモジュール
の組み合わせによりディスプレイ装置上で構築すると共
に、その内部情報を指示記号を用いて効果的に表示する
ニューラルネットワークの構築表示方法に関する。
ステムにニューラルネットワークのシミュレータなどを
構築する場合のネットワークの構築方法およびその表示
方法に関し、特にニューラルネットワークをモジュール
の組み合わせによりディスプレイ装置上で構築すると共
に、その内部情報を指示記号を用いて効果的に表示する
ニューラルネットワークの構築表示方法に関する。
従来、コンピュータシステム上でニューラルネットワー
クのシミュレータなどを構築しようとする場合には、ニ
ューラルネットワークの学習側などを対象となるモデル
毎に、プログラム言語で記述するか、または個々のニュ
ーロンとして用意されたものをレイアウト(配置)シて
構成するかの方法が用いられている。
クのシミュレータなどを構築しようとする場合には、ニ
ューラルネットワークの学習側などを対象となるモデル
毎に、プログラム言語で記述するか、または個々のニュ
ーロンとして用意されたものをレイアウト(配置)シて
構成するかの方法が用いられている。
しかしながら、上記モデル毎にプログラムを組み上げる
方法や、ニューロンをレイアウトしてシステムを構築す
るなどの方法では、それぞれについて高度な専門知識を
必要とすると共に、多くの時間を要する場合が多い。
方法や、ニューロンをレイアウトしてシステムを構築す
るなどの方法では、それぞれについて高度な専門知識を
必要とすると共に、多くの時間を要する場合が多い。
また、上記のごとく、ニューラルネットワークの学習を
モデル毎にプログラムで記述した場合には、複数のニュ
ーラルネットワークを組み合わせたニューラルネット内
の使用者の見たい情報を適宜表示することが困難であり
、柔軟な方式とは言い難かった。
モデル毎にプログラムで記述した場合には、複数のニュ
ーラルネットワークを組み合わせたニューラルネット内
の使用者の見たい情報を適宜表示することが困難であり
、柔軟な方式とは言い難かった。
従って、現在、種々のニューラルネットワークの複雑な
構造や多種類のデータを使用者が簡便な方法で、かつ分
り易く表示する方法が要求されている。
構造や多種類のデータを使用者が簡便な方法で、かつ分
り易く表示する方法が要求されている。
以上説明したように、従来のニューラルネットワークの
構築および該ニューラルネットワーク内の情報の表示方
法では、ニューラルネットワークの構成に多くの時間を
要すると共に、ニューラルネットワーク内の情報を柔軟
に、かつ分り易く表示することが困難であった。
構築および該ニューラルネットワーク内の情報の表示方
法では、ニューラルネットワークの構成に多くの時間を
要すると共に、ニューラルネットワーク内の情報を柔軟
に、かつ分り易く表示することが困難であった。
本発明は、上記問題点に鑑みなされたものであり、ニュ
ーラルネットワーク自体の構築を容易にすると共に、該
ニューラルネットワーク内の情報を効果的に表示させ得
るニューラルネットワークの構築表示方法を提供するこ
とを目的とする。
ーラルネットワーク自体の構築を容易にすると共に、該
ニューラルネットワーク内の情報を効果的に表示させ得
るニューラルネットワークの構築表示方法を提供するこ
とを目的とする。
本発明によれば、上述の目的は前記特許請求の範囲に記
載した手段により達成される。
載した手段により達成される。
すなわち、本発明は、請求項1記載の発明については、
コンピュータシステム上にニューラルネットワークを構
築する場合において、 ニューラルネットワークの基本となる構成要素を予めモ
ジュール化すると共に、該モジュールをシンボル化して
ディスプレイ装置上に表示する手段と、上記モジュール
中から、対象となるシステムに必要なモジュールを選択
し、ディスプレイ装置上で組合せ接続してニューラルネ
ットワークを構築する手段を設けると共に、さらに、上
記モジュールの種類に応じた内部情報の表示手段を予め
保持しておき、ニューラルネットワーク内部の構造およ
び信号の内、表示したい部分を所定の指示信号で指定す
る手段と、上記指示記号に従い、ニューラルネットワー
クの内部情報をディスプレイ装置上に表示する手段を用
いたニューラルネットワークの構築表示方法である。
築する場合において、 ニューラルネットワークの基本となる構成要素を予めモ
ジュール化すると共に、該モジュールをシンボル化して
ディスプレイ装置上に表示する手段と、上記モジュール
中から、対象となるシステムに必要なモジュールを選択
し、ディスプレイ装置上で組合せ接続してニューラルネ
ットワークを構築する手段を設けると共に、さらに、上
記モジュールの種類に応じた内部情報の表示手段を予め
保持しておき、ニューラルネットワーク内部の構造およ
び信号の内、表示したい部分を所定の指示信号で指定す
る手段と、上記指示記号に従い、ニューラルネットワー
クの内部情報をディスプレイ装置上に表示する手段を用
いたニューラルネットワークの構築表示方法である。
また、請求項2記載の発明については、請求項1記載の
発明において、モジュールの表示形式に、使用するニュ
ーロンおよびニューラルネットワークの特性に応じた特
徴を付与し、ニューラルネットワークを構成するモジュ
ールの整合性を識別し得るようにしたニューラルネット
ワークの構築表示方法である。
発明において、モジュールの表示形式に、使用するニュ
ーロンおよびニューラルネットワークの特性に応じた特
徴を付与し、ニューラルネットワークを構成するモジュ
ールの整合性を識別し得るようにしたニューラルネット
ワークの構築表示方法である。
本発明では、第1図の本発明により予め用意されたモジ
ュールの例を示す図に示されるごとく、ニューラルネッ
トワーク内外の1つの変換を基本となる構成要素として
モジュール化し、ディスプレイ装置上に機能シンボル化
して表示させ得るようにする。
ュールの例を示す図に示されるごとく、ニューラルネッ
トワーク内外の1つの変換を基本となる構成要素として
モジュール化し、ディスプレイ装置上に機能シンボル化
して表示させ得るようにする。
すなわち、第1図において、1は入力層前のモジュール
、2は入力層と中間層間のモジュール、3は相互結合機
能を有するモジュール(MUTUAL)、4は出力層後
のモジュール、5は前処理C1o g処理)用のモジュ
ールを表わしており、第2図の本発明によるニューラル
ネットワークの構築例を示す図に示されるごとく、ディ
スプレイ装置上で必要なモジュールを組合せ接続してシ
ステムを構築する。
、2は入力層と中間層間のモジュール、3は相互結合機
能を有するモジュール(MUTUAL)、4は出力層後
のモジュール、5は前処理C1o g処理)用のモジュ
ールを表わしており、第2図の本発明によるニューラル
ネットワークの構築例を示す図に示されるごとく、ディ
スプレイ装置上で必要なモジュールを組合せ接続してシ
ステムを構築する。
すなわち、第2図の例ではモジュールl、2個のモジュ
ール2、およびモジュール4を組み合わせて階層型ニュ
ーラルネットワークを構成し、ディスプレイ装置上に表
示させた例である。
ール2、およびモジュール4を組み合わせて階層型ニュ
ーラルネットワークを構成し、ディスプレイ装置上に表
示させた例である。
さらに、本発明においては、構築したニューラルネット
ワークの内部情報を効果的に表示する手段を1または2
以上を用意しておき、使用者が各モジュールの内部情報
を見たい場合には、第2図に示す表示指定矢印「↓」6
を該当モジュールの上部に移動させ、画面を切り替えて
表示させる。
ワークの内部情報を効果的に表示する手段を1または2
以上を用意しておき、使用者が各モジュールの内部情報
を見たい場合には、第2図に示す表示指定矢印「↓」6
を該当モジュールの上部に移動させ、画面を切り替えて
表示させる。
また、上記矢印「↓」6を複数個用いて、複数のモジュ
ールの内部情報を同時に表示させることもできる。
ールの内部情報を同時に表示させることもできる。
このように、本発明では、モジュールの組合わせにより
ニューラルネットワークの構築が容易に行なわれると共
に、その全体の構成の確認も容易であり、かつ構築した
ニューラルネットワークの内部情報の確認を容易に行な
い得ることになる。
ニューラルネットワークの構築が容易に行なわれると共
に、その全体の構成の確認も容易であり、かつ構築した
ニューラルネットワークの内部情報の確認を容易に行な
い得ることになる。
さらり、本発明では、請求項2記載の発明に示されるご
とく、使用するニューロンの特徴(例えば、連続値を取
るか、離散値を取るが)に応じて、モジュールの表示形
式を変えておき、ニューラルネットワークを構築する場
合にモジュール間の整合性を確認しながらシステムを構
成し得るものである。
とく、使用するニューロンの特徴(例えば、連続値を取
るか、離散値を取るが)に応じて、モジュールの表示形
式を変えておき、ニューラルネットワークを構築する場
合にモジュール間の整合性を確認しながらシステムを構
成し得るものである。
以下、本発明の実施例について説明する。
第3図は本発明によるニューラルネットワークの種々の
構築例を示す図であり、第3図(a)はモジュール1.
2個のモジュール2、およびモジュール4をディスプレ
イ装置上で結合して階層型ニューラルネットワークを構
築した場合の例であり、第3図(ロ)はモジュール1、
前処理(f o g処理)用のモジュール5.2個のモ
ジュール2、および出力層後のモジュール4の結合によ
り階層型ニューラルネットワークを構築した場合の例で
あり、第3図(C)は入力モジュール1、相互結合型モ
ジュール(MUT[IAL) 3、および出力層後のモ
ジュール4によりホップフィールド(Hopf 1el
d)ニューラルネットワークを構築した場合の例である
。
構築例を示す図であり、第3図(a)はモジュール1.
2個のモジュール2、およびモジュール4をディスプレ
イ装置上で結合して階層型ニューラルネットワークを構
築した場合の例であり、第3図(ロ)はモジュール1、
前処理(f o g処理)用のモジュール5.2個のモ
ジュール2、および出力層後のモジュール4の結合によ
り階層型ニューラルネットワークを構築した場合の例で
あり、第3図(C)は入力モジュール1、相互結合型モ
ジュール(MUT[IAL) 3、および出力層後のモ
ジュール4によりホップフィールド(Hopf 1el
d)ニューラルネットワークを構築した場合の例である
。
このように、本発明では基本となるモジュールを組み合
わせることにより種々のニューラルネットワークの構成
が容易に行ない得る。
わせることにより種々のニューラルネットワークの構成
が容易に行ない得る。
また第4図は本発明によるニューラルネットワークの内
部情報表示例を示す図であり、第4図(a)に示される
ように、4つのモジュールにより階層型ニューラルネッ
トワークを構築し、該ニューラルネットワーク内の内部
情報を第4図(b)に示されるような多画面構成で表示
した場合の例である。
部情報表示例を示す図であり、第4図(a)に示される
ように、4つのモジュールにより階層型ニューラルネッ
トワークを構築し、該ニューラルネットワーク内の内部
情報を第4図(b)に示されるような多画面構成で表示
した場合の例である。
すなわち、第4図(a)においては、ニューラルネット
ワークはモジュール1.2個のモジュール2、およびモ
ジュール4の連結により構築され、全体としてみると入
力層3、中間層5、出力層1のユニットをそれぞれもつ
ニューラルネットワークが構築されている(図中の■■
■は、各層におけるユニット数を示している)。
ワークはモジュール1.2個のモジュール2、およびモ
ジュール4の連結により構築され、全体としてみると入
力層3、中間層5、出力層1のユニットをそれぞれもつ
ニューラルネットワークが構築されている(図中の■■
■は、各層におけるユニット数を示している)。
また、各モジュールの表示指定矢印「↓」とその上の括
弧“()内の番号は、各モジュールの内部情報が第4図
(′b)上のどの画面で表示されるかを指定するもので
ある。
弧“()内の番号は、各モジュールの内部情報が第4図
(′b)上のどの画面で表示されるかを指定するもので
ある。
本例では、ニューラルネットワークへの入力の情報が第
(1)画面で、入力層と中間層の間の重みの情報が第(
2)画面で、中間層ユニットの出力の情報が第(3)画
面で、ニューラルネットワークの出力の情報が第(4)
画面で表示されるように指定されており、第4図(b)
に示す形態でそれぞれの内部情報が表示されることにな
る。
(1)画面で、入力層と中間層の間の重みの情報が第(
2)画面で、中間層ユニットの出力の情報が第(3)画
面で、ニューラルネットワークの出力の情報が第(4)
画面で表示されるように指定されており、第4図(b)
に示す形態でそれぞれの内部情報が表示されることにな
る。
すなわち、第4図(ハ)では、画面最下部の入カバター
ン部で示されるように、3番目に相当する入カバターン
が、現在、ニューラルネットワークに入力されており、
第(1)画面では3個の入力層のニューロン中の1番目
、2番目、3番目への入力信号の大きさを棒グラフ状に
示しており、また第(2)画面では、入力層のニューロ
ン(3個)と中間層のニューロン(5個)との間の重み
の大きさを色付丸印「○)の濃淡で表示するものであり
、第(3)画面では中間層の5つのニューロンの出力値
を棒グラフ状に示したものであり、第(4)画面では、
出力層のニューロンの出力値の時間変化を示したもので
ある。
ン部で示されるように、3番目に相当する入カバターン
が、現在、ニューラルネットワークに入力されており、
第(1)画面では3個の入力層のニューロン中の1番目
、2番目、3番目への入力信号の大きさを棒グラフ状に
示しており、また第(2)画面では、入力層のニューロ
ン(3個)と中間層のニューロン(5個)との間の重み
の大きさを色付丸印「○)の濃淡で表示するものであり
、第(3)画面では中間層の5つのニューロンの出力値
を棒グラフ状に示したものであり、第(4)画面では、
出力層のニューロンの出力値の時間変化を示したもので
ある。
このように、本発明では、各モジュールに対する内部情
報の表示状態を種々の形態で表示し得るものであり、装
置使用者に取ってニューラルネットワーク内の情報を的
確に把握し得ることになる。
報の表示状態を種々の形態で表示し得るものであり、装
置使用者に取ってニューラルネットワーク内の情報を的
確に把握し得ることになる。
なお、第5図は本発明による表示指定方法の例を示す図
であり、第5図(a)に示す「8」印の他に、第5図(
b)〜第5図(d)に示す種々の指定方法が可能である
。
であり、第5図(a)に示す「8」印の他に、第5図(
b)〜第5図(d)に示す種々の指定方法が可能である
。
また、本発明では、第6図に示すように異なる特性を持
つニューロンを用いた場合にも、異なる記号を用いてニ
ューロンを表示することにより、モジュール間の整合性
を明確に表示できるようにしている。
つニューロンを用いた場合にも、異なる記号を用いてニ
ューロンを表示することにより、モジュール間の整合性
を明確に表示できるようにしている。
すなわち、第6図(a)は闇値関数にロジスティック関
数を持つニューロン(「○」印で示すニューロンで、出
力が連続値)でネットワークを構築表示した例を示し、 第6図(b)では閾値関数にステップ関数を持つニュー
ロン(「◇」印で示すニューロンで、出力値が離散値)
を用いてニューラルネットワークを構成した例を示すも
のである。
数を持つニューロン(「○」印で示すニューロンで、出
力が連続値)でネットワークを構築表示した例を示し、 第6図(b)では閾値関数にステップ関数を持つニュー
ロン(「◇」印で示すニューロンで、出力値が離散値)
を用いてニューラルネットワークを構成した例を示すも
のである。
このように、ニューロンが連続値をとるが、離散値をと
るかで、ニューロンの形状を変えて表示することにより
、第6図(a)に示すモジュール群と、第6図(ロ)に
示すモジュール群は混合して用いることは出来ないこと
を使用者が明確に判断し得るものである。
るかで、ニューロンの形状を変えて表示することにより
、第6図(a)に示すモジュール群と、第6図(ロ)に
示すモジュール群は混合して用いることは出来ないこと
を使用者が明確に判断し得るものである。
また、従来の方法と比較した場合に考えられるメリット
(利点)とデメリツト(欠点)について第7図に表で示
す。
(利点)とデメリツト(欠点)について第7図に表で示
す。
以上説明したように、本発明によれば、ニューラルネッ
トワークの構造を1つの変換を基にした基本構造に分解
し、モジュール化することで、ニューラルネットワーク
の構築を容易に行なうことができる。
トワークの構造を1つの変換を基にした基本構造に分解
し、モジュール化することで、ニューラルネットワーク
の構築を容易に行なうことができる。
また、表示したい情報を指示記号により指定することに
より、指示情報の指定が容易にできるようになる。
より、指示情報の指定が容易にできるようになる。
さらに、基本構造の整合性を表わす特徴をモジュールに
付与することで、モジュールの特徴を視覚的に扱うこと
ができる。
付与することで、モジュールの特徴を視覚的に扱うこと
ができる。
第1図は本発明により予め用意されたモジュールの例を
示す図、第2図は本発明によるニューラルネットワーク
の構築例を示す図、第3図は本発明によるニューラルネ
ットワークの種々の構築例を示す図、第4図は本発明に
よるニューラルネットワークの内部情報表示例を示す図
、第5図は本発明による表示指定方法の例を示す図、第
6図は本発明によるニューロンの特性の区別方法の例を
示す図、第7図は本発明と従来方法との比較を示す図で
ある。 工・・・入力層前のモジュール、2・・・層間結合にバ
ックプロパゲーションを適用するモジュール、3・・・
相互結合機能を有するモジュール、4・・・出力層後の
モジュール、5・・・前処理用のモジュール、6・・・
表示指定矢印。 代理人 弁理士 本 間 崇 ホ発朗1;より予め用意、されたモジュールの2例を示
す同第 1 図 本発明】7−よろニューラルネットワークの構策伜Iを
示す圏第 2 図 Ca) 本発明によゐニューラルネットワークの内韻情報表示例
乞取す同第 4 図 (a) (b)水発朗に
よろ表示指定方法の糧1を示寸図算 5 図
示す図、第2図は本発明によるニューラルネットワーク
の構築例を示す図、第3図は本発明によるニューラルネ
ットワークの種々の構築例を示す図、第4図は本発明に
よるニューラルネットワークの内部情報表示例を示す図
、第5図は本発明による表示指定方法の例を示す図、第
6図は本発明によるニューロンの特性の区別方法の例を
示す図、第7図は本発明と従来方法との比較を示す図で
ある。 工・・・入力層前のモジュール、2・・・層間結合にバ
ックプロパゲーションを適用するモジュール、3・・・
相互結合機能を有するモジュール、4・・・出力層後の
モジュール、5・・・前処理用のモジュール、6・・・
表示指定矢印。 代理人 弁理士 本 間 崇 ホ発朗1;より予め用意、されたモジュールの2例を示
す同第 1 図 本発明】7−よろニューラルネットワークの構策伜Iを
示す圏第 2 図 Ca) 本発明によゐニューラルネットワークの内韻情報表示例
乞取す同第 4 図 (a) (b)水発朗に
よろ表示指定方法の糧1を示寸図算 5 図
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 コンピュータシステムにニューラルネット ワークを構築する場合において、 ニューラルネットワークの基本となる構成 要素を予めモジュール化すると共に、該モジュールをデ
ィスプレイ装置上にシンボル化して表示する手段と、 上記モジュール中から、対象となるシステ ムに必要なモジュールを選択しディスプレイ装置上で組
合せ接続してニューラルネットワークを構築する手段を
設けると共に、 さらに、上記モジュールの種類に応じた内 部情報の表示手段を予め保持しておき、 ニューラルネットワーク内部の構造および 信号の内、表示したい部分を所定の指示記号で指定する
手段と、 上記指示信号に従い、ニューラルネットワ ークの内部情報をモジュール単位でディスプレイ装置上
に表示する手段を、 用いたことを特徴とするニューラルネットワークの構築
表示方法。 2.請求項1記載の発明において、モジュールの表示形
式に、使用するニューロンの特性に応じた特徴を付与し
、ニューラルネットワークを構成するモジュールの整合
性を識別し得るようにしたことを特徴とするニューラル
ネットワークの構築表示方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2321643A JPH04190461A (ja) | 1990-11-26 | 1990-11-26 | ニューラルネットワークの構築表示方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2321643A JPH04190461A (ja) | 1990-11-26 | 1990-11-26 | ニューラルネットワークの構築表示方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH04190461A true JPH04190461A (ja) | 1992-07-08 |
Family
ID=18134793
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2321643A Pending JPH04190461A (ja) | 1990-11-26 | 1990-11-26 | ニューラルネットワークの構築表示方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH04190461A (ja) |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2003029973A (ja) * | 1996-05-31 | 2003-01-31 | Toshiba Corp | システム構築装置 |
WO2016051640A1 (ja) * | 2014-09-30 | 2016-04-07 | ソニー株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム |
WO2017138220A1 (ja) * | 2016-02-12 | 2017-08-17 | ソニー株式会社 | 情報処理方法および情報処理装置 |
JP2018533153A (ja) * | 2016-06-02 | 2018-11-08 | テンセント・テクノロジー・(シェンジェン)・カンパニー・リミテッド | 機械学習に基づくネットワークモデル構築方法及び装置 |
JP2019164839A (ja) * | 2016-02-17 | 2019-09-26 | ソニー株式会社 | 情報処理方法および情報処理装置 |
-
1990
- 1990-11-26 JP JP2321643A patent/JPH04190461A/ja active Pending
Cited By (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
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