JPH06301659A - 単位認識ユニット及び学習型認識判断装置 - Google Patents

単位認識ユニット及び学習型認識判断装置

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JPH06301659A
JPH06301659A JP5086155A JP8615593A JPH06301659A JP H06301659 A JPH06301659 A JP H06301659A JP 5086155 A JP5086155 A JP 5086155A JP 8615593 A JP8615593 A JP 8615593A JP H06301659 A JPH06301659 A JP H06301659A
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unit
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recognition
path
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JP5086155A
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English (en)
Inventor
Toshiyuki Koda
敏行 香田
Susumu Maruno
進 丸野
Taro Imagawa
太郎 今川
Yoshihiro Kojima
良宏 小島
泰治 〆木
Taiji Shimeki
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Panasonic Holdings Corp
Original Assignee
Matsushita Electric Industrial Co Ltd
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Abstract

(57)【要約】 【目的】 識別数の増加に対して、規模を増やさず柔軟
に対応できる単位認識ユニットの提供。 【構成】 教師信号入力部4と、1個の経路入力端子3a1を
有する経路入力部3aと、3個の経路出力端子3b1〜3b3を有
する経路出力部3bと、経路荷重部3cとを主に有し、荷重
記憶部3c5は、入力端子3a1と出力端子3b1〜3b3との連結
強度をNヒ゛ットの精度で記憶し、荷重読みだし制御部3c5は、
連結強度をM分割し読みだし荷重制御信号に基づいて該
分割した内のN/Mヒ゛ットを読みだし、荷重部3c1〜3c3に設定
する。認識過程では、荷重読みだし制御部3c4が、荷重記
憶部3c5に記憶されている連結強度の内N/Mヒ゛ットを読みだ
し荷重部3c1〜3c3に設定し、経路力部から入力された経
路信号を重み付けし、経路出力端子3b1〜3b3に出力す
る。学習過程では、学習器3c6が、読み出された連結強度
のN/Mヒ゛ットを、入力端子3a1に伝達された値と教師信号入
力部4に入力された教師信号応じて更新する。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、対象物の各種特徴デー
タに応じて該対象物の認識判断を学習により構築する学
習型認識判断装置及び単位認識ユニットに関するもので
ある。
【０００２】
【従来の技術】従来の、認識判断を学習により構築する
学習型認識判断装置は、例えば、D. E. Rumelhart, G.
E.Hinton and R. J. Williams による"Learning Representations by Back-Propagating Errors," Natur
e, vol.323, pp.533-536, Oct. 9, 1986) に示されてい
る。図１０は従来の学習型認識判断装置の構成図を示す
ものである。図１０において、１０は出力信号算出部、
２０は該出力信号算出部１で得られた出力信号をもとに
前記出力信号算出部１０の重み係数の値を更新する重み
係数更新部である。出力信号算出部１０は、図１１に示
すように階層構成をしており、その中の３０は多入力一
出力信号処理部、４０は入力されてくる信号を受け入れ
る入力部である。この多入力一出力信号処理部３０の構
成を具体的に示したものが図１２である。図１２におい
て、５０は多入力一出力信号処理部３０の入力部、６０
は入力部５０からの複数入力を重み付ける重み係数を格
納するメモリ、７０はメモリ６０の重み係数と入力部５
０からの入力を各々掛け合わせる乗算器、８０は乗算器
７０の各々の出力を足し合わせる加算器、９０は加算器
８０の出力を一定範囲の値に制限するしきい値処理部で
ある。しきい値処理部９０の入出力特性を図１３に示
す。例えば、出力を（０，１）の範囲に制限するしきい
値処理部９０の入出力特性は
【０００３】
【数１】ｆ（Ｉ） = 1 / (1 + exp(-Ｉ+θ)) と数式的に表現できる。ここで、Ｉは、しきい値処理部
９０への入力である。なお、しきい値処理部９０の入出
力特性としては上記以外のしきい値関数でもよい。
【０００４】さらに、上記重み係数更新部２０の構成図
を図１０に示す。１００は教師信号発生部、１１０は誤
差信号算出部、１２０は重み変更量算出部である。
【０００５】以上のように構成された従来の学習型認識
判断装置について、以下その動作を説明する。
【０００６】出力信号算出部１０の入力部４０に認識対
象物の所定個数の特徴データからなる入力信号が入力さ
れると、各多入力一出力信号処理部３０は、該多入力一
出力信号処理部３０に接続されている下層の多入力一出
力信号処理部３０の出力とメモリ６０に記憶されている
その接続の度合である重み係数とを乗算器７０により掛
け合わせ、前記乗算器７０の各々の出力の総和を加算器
８０で計算した後、しきい値処理部９０で変換し、その
値を上層の多入力一出力信号処理部３０へ出力する。つ
まり、入力部５０への入力値をｏj （すなわち下層のｊ
番目の多入力一出力信号処理部３０からの出力）、メモ
リ６０に格納されている重み係数をｗij（ｉ番目の多入
力一出力信号処理部３０と下層のｊ番目の多入力一出力
信号処理部３０との結合重み）とすれば、図１２に示す
多入力一出力信号処理部３０は、
【０００７】
【数２】ｏi ＝ ｆ（Σj ｗij ｏj） を計算していることになる。ここで、Σi はｉ番目の多
入力一出力信号処理部３０に接続される重み係数に関す
る総和である。
【０００８】前記出力信号算出部１０の入力部４０から
入力される信号に応じて、教師信号発生部１００が前記
入力信号に対する望ましい出力信号を教師信号ｔi（"
０"または"１"）として発生し、誤差信号算出部１１０
において前記出力信号算出部１０から出力される実際の
出力信号ｏiと前記教師信号との誤差(ｔi−ｏi)が計算
され重み変更量算出部１２０に出力される。重み変更量
算出部１２０は、上記出力信号ｏiと前記教師信号との
誤差(ｔi−ｏi)から、最上位層における多入力一出力信
号処理部３０の二乗誤差
【０００９】
【数３】Ｅ＝0.5Σi（ｔiーｏi）2 を算出した後、該二乗誤差Ｅをもとに前記出力信号算出
部１０のメモリ６０に記憶されている重み係数の変更量
△ｗijを（数４）に基づいて計算し、該重み係数を変更
する。
【００１０】
【数４】 △ｗij ＝ −ε＊∂Ｅ／∂ｗij ＋ α＊△ｗ'ij ここで、Σi は出力信号算出部における最上位層の全て
の多入力一出力信号処理部３０に関する総和、εは学習
レートと呼ばれる正の定数、αは加速パラメータと呼ば
れる正の定数であり、△ｗ'ij は前回の学習における重
み係数の変更量である。
【００１１】以上のようにして、重みの更新を繰り返す
ことにより、誤差を小さくしてゆき、誤差が十分小さく
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。
【００１２】この様にして学習を済ませた後の学習型認
識判断装置は、入力される特徴データを認識判断し、そ
の結果を出力することが出来る。
【００１３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら上記のよ
うな構成では、１度ネットワーク構造を決定すると、よ
り多くの多入力・一出力信号処理部が必要なデータに変
更になった場合に、柔軟に対応できないだけでなく、学
習時に全ての層の重み係数を変更する必要があり、学習
に非常に時間がかかるという課題を有していた。
【００１４】本発明はかかる従来の学習型認識判断装置
の課題に鑑み、ネットワークの構成変更が容易で、高速
学習が可能な単位認識ユニット及び学習型認識判断装置
を提供することを目的とする。
【００１５】
【課題を解決するための手段】本発明は、少なくとも教
師信号入力部と、単一叉は複数の経路入力端子を有する
経路入力部と、単一叉は複数の経路出力端子を有する経
路出力部と、前記経路入力端子と前記経路出力端子の連
結強度をＮビットの精度で記憶する荷重記憶部と、前記
連結強度を一時的に記憶する荷重部と、該荷重記憶部か
らＮビット読みだしＭ分割後任意のＮ／Ｍビットを荷重
部にセットする荷重読みだし制御部と、前記経路入力端
子と経路出力端子との連結強度をＭ分割した内のＮ／Ｍ
ビットを、前記経路入力部の経路入力端子に伝達された
値と前記教師信号に応じて更新する学習器を備えた第１
の単位認識ユニットである。
【００１６】また、本発明の他の発明は、複数の階層か
らなり、最下層の前層を複数の前記第１の単位認識ユニ
ット、最下層を複数の第５の単位認識ユニット、それ以
外の層を複数の第４の単位認識ユニットにより構成した
入力デ−タ数に対応する複数の木分岐構造と、最下層各
単位認識ユニットの中で最大出力を発生する単位認識ユ
ニットを検出する最大出力ユニット検出器と、前記最大
出力ユニット検出器によって検出した単位認識ユニット
番号と、入力データに対応する最終層の単位認識ユニッ
ト番号である教師信号とを比較する比較判定器とを有す
るように学習型認識判断装置を構成し、前記第４の単位
認識ユニットは、信号入力部と、入力信号の出力に応じ
て量子化を行なう量子化器と、単一叉は複数の経路入力
端子を有する経路入力部と、単一叉は複数の経路出力端
子を有する経路出力部と、該経路入力端子と該経路出力
端子との連結強度を記憶する荷重テーブルと、量子化結
果に応じて経路にかける荷重の設定位置を変えることで
前記経路入力端子と前記経路出力端子との連結強度を変
化させる経路荷重部とを有し、前記第５の単位認識ユニ
ットは、複数の経路入力端子からの入力信号を加算する
加算器と、前記加算器の出力信号をしきい値処理するし
きい値処理部を備えたものとする学習型認識判断装置で
ある。
【００１７】
【作用】以上のように構成した本発明の学習認識判断装
置の各木分岐構造の最下層の前層までを構成する第４の
単位認識ユニットの信号入力部に、対象物の各種一連の
特徴デ−タを入力すると、各木分岐構造の最下層の前層
までの各第４の単位認識ユニットは、量子化器の出力に
応じてネットワ−クのより下層に位置する第４の単位認
識ユニットとの結合経路を切り換え（結合荷重テーブル
の設定位置を換え）、最下層の前層までの選択経路及び
伝達信号を決定する。最下層の前層を構成する第１の単
位認識ユニットは、荷重読みだし制御部が、荷重記憶部
に記憶されたＮビットの入力端子と出力端子の連結強度
をＭ分割しその内のＮ／Ｍビットのみを荷重部にセット
した後、入力端子に伝達された値をそれぞれの荷重値で
重み付けし次層に出力する。最下層を構成する第５の単
位認識ユニットは、下層の第１の単位認識ユニットの出
力を加算することにより最下層の出力を計算する。
【００１８】最大出力ユニット検出器により検出された
最大出力を発生する最終層の第５の単位認識ユニットの
番号を、入力データに対して最大出力をすべき最終層の
第５の単位認識ユニットの番号と比較する事により、認
識結果が判定され、誤認識の場合（前記番号の比較結果
が異なる場合）のみ、最下層の前層の第１の単位認識ユ
ニットの前記読みだされたＮ／Ｍビットの連結強度を学
習器によって更新する。従って、最下層の前層までを構
成する第４の単位認識ユニットは、量子化結果に応じて
荷重テーブルの設定位置を変えるだけで、荷重を更新す
る必要がなく、最下層の前層の第一の単位認識ユニット
のみの荷重更新で学習が行えるので、高速学習が可能で
ある。
【００１９】また、第１の単位認識ユニットに記憶され
ている連結強度をＭ分割し、その内のＮ／Ｍビットのみ
を荷重部にセットすることにより、該分割された連結強
度を時分割で利用出来るので、１つの第１の単位認識ユ
ニットで、Ｍ個分の第１の単位認識ユニットの処理が可
能になり、入力データの識別すべきカテゴリ数が増加し
たときでもネットワーク規模を増やすことなく柔軟に対
応できる。
【００２０】
【実施例】以下、本発明の実施例について図面を参照し
て説明する。
【００２１】図１は本発明の学習型認識判断装置の、ネ
ットワ−クの最下層の前層に用いる第１の単位認識ユニ
ットの一実施例を示すものである。教師信号入力部４
と、１個の経路入力端子３ａ１を有する経路入力部３ａ
と、３個の経路出力端子３ｂ１〜３ｂ３を有する経路出
力部３ｂと、経路荷重部３ｃとによって構成してある。
【００２２】荷重記憶部３ｃ５は、前記入力端子３ａ１
と出力端子３ｂ１〜３ｂ３との連結強度を記憶してお
り、ここでは、連結強度を１６ビットの精度で記憶する
ように構成した。また、荷重読みだし制御部３ｃ４は、
該連結強度を２分割し、読みだし荷重制御信号に基づい
て、上位８ビットまたは下位８ビットを読みだし、荷重
部３ｃ１〜３ｃ３に設定するよう構成した。そのように
構成した実施例について説明する。
【００２３】認識過程においては、荷重読みだし制御部
３ｃ４が、荷重記憶部３ｃ５に記憶されている連結強度
（１６ビット）を２分割し、上位８ビットまたは、下位
８ビットを荷重部３ｃ１〜３ｃ３に設定し、経路力部３
ａから入力された経路信号を重み付けし、経路出力端子
３ｂ１〜３ｂ３に出力する。
【００２４】学習過程においては、学習器３ｃ６が、前
記読み出された連結強度の上位または下位８ビットを、
入力端子３ａ１に伝達された値と教師信号入力部４に入
力された教師信号応じて更新する。
【００２５】図２は本発明の学習型認識判断装置に用い
る第４の単位認識ユニットの一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、認識判断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、量子化したレベルを示す値を経路荷重部３ｃに出力
する。３ａ０は経路入力端子、３ｂ１〜３ｂ５は経路出
力端子で、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。
【００２６】経路荷重部３ｃは、経路入力部３ａと経路
出力部３ｂとの間を接続する荷重３ｃ１〜３ｃ５と、後
述する荷重テーブル３ｄに記憶されている荷重値を前記
量子化結果に応じて荷重３ｃ１〜３ｃ５に設定する荷重
設定部３ｃ０とで構成される。 荷重テーブル３ｄに
は、経路入力端子３ａ０と経路出力端子３ｂ１〜３ｂ５
との荷重値が記憶されており、経路荷重部３ｃでは、荷
重設定部３ｃ０が、前記量子化結果に基づいて前記荷重
値の設定位置を変化させる。荷重３ｃ１〜３ｃ５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
端子３ｂ１〜３ｂ５に出力する。
【００２７】図３は本発明の学習型認識判断装置のネッ
トワ−クの最下層に用いる第５の単位認識ユニットの一
実施例を示すものである。３ａ０は、複数の経路入力端
子からの入力信号を加算する加算器、３ｂ０は、経路信
号をしきい値処理するしきい値処理器である。
【００２８】図４は、本発明の学習型認識判断装置の第
１の実施例を示すものである。本実施例では、２個から
なる２種類の特徴データ（第１特徴データ、第２特徴デ
ータ）に基づき、３種類に分類認識させるもので、単位
認識ユニットを複数個組み合わせて、２個の木分岐構造
を有し、一つの木分岐構造中に４層の階層を有するよう
にネットワークを構成してある。第１層、第２層を構成
している単位認識ユニットｋ１１〜ｋ１２、ｋ２１〜ｋ
３０は、例えば、図２に示した第４の単位認識ユニット
を用い、第３層を構成している単位認識ユニットｐ３１
〜ｐ３５０は、例えば、図１に示した第１の単位認識ユ
ニットを用い、第４層を構成している単位認識ユニット
ｑ４１〜ｑ４３は図３に示した第５の単位認識ユニット
を用いている。各木分岐構造中の１、２層目を構成する
第４の単位認識ユニットの信号入力端子には、判断すべ
き特徴データを入力し、３層目を構成する第１の単位認
識ユニットの信号入力端子には、入力データの教師信号
を入力する。
【００２９】次に、このように構成した学習型認識判断
装置の認識動作を説明する。
【００３０】処理モード選択部５に認識モード信号を入
力し、各木分岐構造の第１層目の単位認識ユニットｋ１
１〜ｋ１２の経路入力端子への経路信号として、まず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特徴デ−タｄ１１、ｄ１
２を入力する（この図の場合には、２個の第１特徴デ−
タを、それぞれ２個の第４の単位認識ユニットに入力す
る）。
【００３１】各第４の単位認識ユニットは、第１特徴デ
−タを量子化器２で量子化し、量子化結果を荷重設定部
３ｃ０に出力する。荷重設定部３ｃ０は、予め設定され
ている前記荷重値を、荷重テーブル３ｄから読みだし量
子化結果に応じて荷重３ｃ１〜３ｃ５に設定する。例え
ば、荷重テーブル３ｄに、｛０、２、４、２、０｝のよ
うな荷重値を設定しておくことで、１つの第４の単位認
識ユニットにおいて複数の経路（３経路）が選択され、
第２層目の第４の単位認識ユニットｋ２１〜ｋ３０の経
路入力端子へ、経路信号と前記荷重値を掛けた値が送ら
れる。
【００３２】第２層目の第４の単位認識ユニットの信号
入力端子には、認識対象物の第２特徴デ−タを入力する
（この図の場合には、２個の第２特徴デ−タを、それぞ
れｋ２１〜ｋ２５、ｋ２６〜ｋ３０に入力する）。第１
層目の場合と同様にして複数の経路信号が選択され、第
３層目の第１の単位認識ユニットｐ３１〜ｐ３５０の経
路入力端子へ、経路信号と前記荷重の値を掛けた値が送
られる。
【００３３】認識動作の場合、第３層の第１の単位認識
ユニットｐ３１からｐ３５０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、学習時の荷重の状態
が荷重記憶部３ｃ５に保持されており、上述したように
読みだし荷重制御信号に基づいて、荷重の上位または下
位８ビットが読みだされ、経路入力信号にこれらの荷重
を乗じて、第４層目の第５の単位認識ユニットの経路入
力端子へ送られる。
【００３４】第４層目の第５の単位認識ユニットの加算
器３ａ０は、入力された経路信号を加算する。しきい値
処理器３ｂ０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−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。
【００３５】次に、学習型認識判断装置の学習動作を説
明する。
【００３６】認識動作と同様にして、処理モード選択部
５に認識モード信号が入力されると、まず入力データの
認識が行われ、最終層の単位認識ユニットの出力が計算
される。次に、処理モード選択部５に学習モード信号が
入力され、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、ｑ４１〜ｑ４３のどれ
が最も大きい値を出力することが望ましいかを示す信号
（教師信号）が、３層目の第１の単位認識ユニットの信
号入力端子１ａと比較判定器７に入力される。例えば、
ｑ４１が最も大きい出力とする場合には、最終層の単位
認識ユニット番号”１”が教師信号の値となる。最大出
力ユニット検出器６は、最も大きな出力を出しているユ
ニット番号を検出し、認識結果として比較判定器７に出
力する。認識結果と教師信号が異なる場合、学習器３ｃ
６は、前記経路入力部３ａの経路入力端子３ａ１と教師
入力が示す経路出力部３ｂの経路出力端子（ここでは、
単位認識ユニットｑ４１につながる経路３ｂ１）との連
結の強度の内、認識時に読み出された上位または下位８
ビットで表現されている値を経路入力端子３ａ１から入
力された値だけ増加させる。
【００３７】以上の処理を全ての入力データに対して最
大出力ユニット番号と教師入力によって示される経路出
力端子番号とが一致するまで実行する。
【００３８】以上説明したように、本発明の学習認識判
断装置の第１の実施例は、最下層の前層までの各第４の
単位認識ユニットが、量子化器２の出力に応じてネット
ワ−クのより下層に位置する第４の単位認識ユニットと
の結合経路を切り換えるだけ（結合荷重テーブルの設定
位置を換えるだけ）で荷重を更新する必要がなく、最下
層の前層を構成する第１の単位認識ユニットの入力端子
３ａ１と教師信号で示される出力端子との連結強度のみ
を学習器３ｃ６により、下層より伝達された経路信号の
値だけ増加させるだけで学習が行えるので、高速学習が
可能である。
【００３９】また、第１の単位認識ユニットに記憶され
ている連結強度を２分割し、それらを時分割で利用出来
るので、１つの第１の単位認識ユニットで、２Ｍ個分の
第１の単位認識ユニットの処理が可能になり、入力デー
タの識別すべきカテゴリ数が増加したときでもネットワ
ーク規模を増やすことなく柔軟に対応できる。
【００４０】図５は本発明の学習型認識判断装置に用い
る第６の単位認識ユニットの一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、認識判断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、量子化したレベルを示す値を経路荷重部３ｃと隣接
区間選択部８に出力する。隣接区間選択部８は、前記入
力信号（特徴データ）の量子化区間に隣接する量子化区
間を選択し経路荷重部３ｃに出力する。帰属度算出部９
は、入力信号の該隣接区間に対する帰属度を算出し、荷
重値として荷重テーブル３ｄに出力するものである。
【００４１】３ａ０は経路入力端子、３ｂ１〜３ｂ５は
経路出力端子で、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。
【００４２】経路荷重部３ｃは、経路入力部３ａと経路
出力部３ｂとの間を接続する荷重３ｃ１〜３ｃ５と、後
述する荷重テーブル３ｄに記憶されている荷重値を前記
量子化結果に応じて荷重３ｃ１〜３ｃ５に設定する荷重
設定部３ｃ０とで構成される。 荷重テーブル３ｄに
は、入力信号の属する量子化区間に対する荷重値と該隣
接量子化区間に対する荷重値が記憶されており、経路荷
重部３ｃでは、荷重設定部３ｃ０が、前記量子化結果に
基づいて、前記荷重値をそれぞれの量子化区間に対応す
る位置に設定する。荷重３ｃ１〜３ｃ５は、経路入力部
３ａ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３ｂ
１〜３ｂ５に出力するようになっている。
【００４３】図６は、本発明の学習型認識判断装置の第
２の実施例を示すものである。本実施例では、２個から
なる２種類の特徴データ（第１特徴データ、第２特徴デ
ータ）に基づき、３種類に分類認識させるもので、単位
認識ユニットを複数個組み合わせて、２個の木分岐構造
を有し、一つの木分岐構造中に４層の階層を有するよう
にネットワークを構成してある。第１層、第２層を構成
している単位認識ユニットｊ１１〜ｊ１２、ｊ２１〜ｊ
３０は、例えば、図５に示した第６の単位認識ユニット
を用い、第３層を構成している単位認識ユニットｐ３１
〜ｐ３５０は、例えば、図１に示した第１の単位認識ユ
ニットを用い、第４層を構成している単位認識ユニット
ｑ４１〜ｑ４３は図３に示した第５の単位認識ユニット
を用いている。各木分岐構造中の１、２層目を構成する
第６の単位認識ユニットの信号入力端子には、判断すべ
き特徴データを入力し、３層目を構成する第１の単位認
識ユニットの信号入力端子には、入力データの教師信号
を入力する。
【００４４】次に、このように構成した学習型認識判断
装置の認識動作を説明する。
【００４５】処理モード選択部５に認識モード信号を入
力し、各木分岐構造の第１層目の第６の単位認識ユニッ
トｊ１１〜ｊ１２の経路入力端子への経路信号として、
まず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特徴デ−タｄ１
１、ｄ１２を入力する（この図の場合には、２個の第１
特徴デ−タを、それぞれ２個の第６の単位認識ユニット
に入力する）。
【００４６】各第６の単位認識ユニットは、第１特徴デ
−タを量子化器２で量子化し、量子化結果を荷重設定部
３ｃ０及び、隣接区間選択部８に出力する。隣接区間選
択部８は、前記入力信号（特徴データ）の量子化区間に
隣接する量子化区間を選択し、帰属度算出部９及び経路
荷重部３ｃに出力する。前記帰属度算出部９は、入力信
号の該隣接区間に対する帰属度を（数５）により算出
し、荷重値として荷重テーブル３ｄに出力する。
【００４７】
【数５】τi ＝ β （Ａーｘ）／（ＡーＡi） 但し、τi ＜ ０の時は τi＝０ ここで、ｘは入力信号値、Ａは入力信号が属する量子化
区間の量子化点、Ａiは隣接区間の量子化点、βは定数
（０≦β＜１）を表わす。
【００４８】荷重設定部３ｃ０は、入力データに対応す
る前記荷重値並びに、隣接区間の荷重値を荷重テーブル
３ｄから読みだし、対応する量子化レベル位置に設定す
る。経路信号は、荷重３ｃ１〜３ｃ５により重み付けさ
れることにより複数の経路が選択され、該重み付けされ
た値が第２層目の第６の単位認識ユニットｊ２１〜ｊ３
０の経路入力端子へ送られる。
【００４９】第２層目の第６の単位認識ユニットの信号
入力端子には、認識対象物の第２特徴デ−タを入力する
（この図の場合には、２個の第２特徴デ−タを、それぞ
れｊ２１〜ｊ２５、ｊ２６〜ｊ３０に入力する）。第１
層目の場合と同様にして複数の経路信号が選択され、第
３層目の第１の単位認識ユニットｐ３１〜ｐ３５０の経
路入力端子へ、経路信号と前記荷重の値を掛けた値が送
られる。
【００５０】認識動作の場合、第３層の第１の単位認識
ユニットｐ３１からｐ３５０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、学習時の荷重の状態
が荷重記憶部３ｃ５に保持されており、上述したように
読みだし荷重制御信号に基づいて、荷重の上位または下
位８ビットが読みだされ、経路入力信号にこれらの荷重
を乗じて、第４層目の第５の単位認識ユニットの経路入
力端子へ送られる。
【００５１】第４層目の第５の単位認識ユニットの加算
器３ａ０は、入力された経路信号を加算する。しきい値
処理器３ｂ０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の特徴デ−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。
【００５２】次に、本実施例の学習型認識判断装置の学
習動作を説明する。
【００５３】認識動作と同様にして、処理モード選択部
５に認識モード信号が入力されると、まず入力データの
認識が行われ、最終層の単位認識ユニットの出力が計算
される。次に、処理モード選択部５に学習モード信号が
入力され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、ｑ４１〜ｑ４３のどれが
最も大きい値を出力することが望ましいかを示す信号
が、３層目の第１の単位認識ユニットの信号入力端子１
ａと比較判定器７に入力される。例えば、ｑ４１が最も
大きい出力とする場合には、最終層の単位認識ユニット
番号”１”が教師信号の値となる。最大出力ユニット検
出器６は、最も大きな出力を出しているユニット番号を
検出し、認識結果として比較判定器７に出力する。
【００５４】認識結果と教師信号が異なる場合、学習器
３ｃ６は、前記経路入力部３ａの経路入力端子３ａ１と
教師入力が示す経路出力部３ｂの経路出力端子（ここで
は、単位認識ユニットｑ４１につながる経路３ｂ１）と
の連結の強度の内、認識時に読み出された上位または下
位８ビットを経路入力端子３ａ１から入力された値だけ
増加させる。以上の処理を全ての入力データに対して最
大出力ユニット番号と教師入力によって示される経路出
力端子番号とが一致するまで実行する。
【００５５】以上説明したように、本発明の学習認識判
断装置の第２の実施例は、最下層の前層までの各第６の
単位認識ユニットが、量子化器２の出力に応じてネット
ワ−クのより下層に位置する第６の単位認識ユニットと
の結合経路を切り換えるだけ（結合荷重テーブルの設定
位置を換えるだけ）で荷重を更新する必要がなく、最下
層の前層を構成する第１の単位認識ユニットの入力端子
３ａ１と教師信号で示される出力端子との連結強度のみ
を学習器３ｃ６により下層より伝達された経路信号の値
だけ増加させるだけで学習が行えるので、高速学習が可
能である。しかも、第１、第２層において入力信号が属
する量子化区間に隣接する区間に対しても経路が選択さ
れるだけでなく、第３層では、入力信号と隣接区間の距
離に応じて計算されたその選択経路に対する荷重値を用
いて荷重変更が行われるので効率よく荷重変更が出来、
学習の高速化が可能になる。
【００５６】また、第１の単位認識ユニットに記憶され
ている連結強度を２分割し、それらを時分割で利用出来
るので、１つの第１の単位認識ユニットで、２Ｍ個分の
第１の単位認識ユニットの処理が可能になり、入力デー
タの識別すべきカテゴリ数が増加したときでもネットワ
ーク規模を増やすことなく柔軟に対応できる。
【００５７】図７は、本発明の学習型認識判断装置の、
ネットワ−クの最下層の前層に用いる第３の単位認識ユ
ニットの一実施例を示すものである。教師信号入力部４
と、１個の経路入力端子３ａ１を有する経路入力部３ａ
と、３個の経路出力端子３ｂ１〜３ｂ３を有する経路出
力部３ｂと、経路荷重部３ｃとによって構成してある。
【００５８】荷重記憶部３ｃ５は、前記入力端子３ａ１
と出力端子３ｂ１〜３ｂ３との連結強度を記憶してお
り、ここでは、連結強度を１６ビットの精度で記憶する
ように構成した。また、荷重読みだし制御部３ｃ４は、
該連結強度を２分割し読みだし荷重制御信号に基づい
て、上位８ビットまたは下位８ビットを読みだし、荷重
部３ｃ１〜３ｃ３に設定するように構成した実施例につ
いて説明する。
【００５９】認識過程においては、荷重読みだし制御部
３ｃ４が、荷重記憶部３ｃ５に記憶されている連結強度
（１６ビット）を２分割し、上位８ビットまたは、下位
８ビットを荷重部３ｃ１〜３ｃ３に設定する。経路力部
３ａから入力された経路信号はシフトレジスタ３ｃ７に
よりｎビットシフトする事により１／２nされた後、前
記荷重により重み付けされて経路出力端子３ｂ１〜３ｂ
３に出力される。なお、２n＝Ｋ（２のべき乗）であ
る。
【００６０】学習過程においては、学習器３ｃ６が、前
記読み出された連結強度の上位または下位８ビットを、
前記シフトレジスタの出力と教師信号入力部４に入力さ
れた教師信号応じて更新する。
【００６１】なお、図７の実施例における、１６ビッ
ト、２分割等の数値は、本発明では、特に限定する必要
はなく、要するに荷重記憶部からＮビット読みだしＭ分
割後任意のＮ／Ｍビットを荷重部にセットするものでよ
い。また、図７の実施例において、荷重読みだし制御部
３ｃ４を利用しない単位認識ユニットの実施例も可能で
ある（第２の単位認識ユニットに相当する）。
【００６２】図８は、本発明の学習型認識判断装置の第
３の実施例を示すものである。本実施例では、２個から
なる２種類の特徴データ（第１特徴データ、第２特徴デ
ータ）に基づき、３種類に分類認識させるもので、単位
認識ユニットを複数個組み合わせて、２個の木分岐構造
を有し、一つの木分岐構造中に４層の階層を有するよう
にネットワークを構成してある。第１層、第２層を構成
している単位認識ユニットｋ１１〜ｋ１２、ｋ２１〜ｋ
３０は、例えば、図２に示した第４の単位認識ユニット
を用い、第３層を構成している単位認識ユニットｒ３１
〜ｒ３５０は、例えば、図７に示した第３の単位認識ユ
ニットを用い、第４層を構成している単位認識ユニット
ｑ４１〜ｑ４３は図３に示した第５の単位認識ユニット
を用いている。各木分岐構造中の１、２層目を構成する
第４の単位認識ユニットの信号入力端子には、判断すべ
き特徴データを入力し、３層目を構成する第１の単位認
識ユニットの信号入力端子には、入力データの教師信号
を入力する。
【００６３】次に、このように構成した学習型認識判断
装置の認識動作を説明する。
【００６４】処理モード選択部５に認識モード信号を入
力し、各木分岐構造の第１層目の第４の単位認識ユニッ
トｋ１１〜ｋ１２の経路入力端子への経路信号として、
まず１を与える。
【００６５】第１、２層目を構成する第４の単位認識ユ
ニットは、前記第１の実施例と同様に、対象物の特徴デ
−タを量子化した結果に応じて荷重テーブルに記憶され
た荷重の設定位置を変え、その荷重によって下層からの
経路信号を重み付けしながら最下層の前層までの選択経
路並びに伝達信号を決定する。
【００６６】認識動作の場合、第３層の第１の単位認識
ユニットｒ３１からｒ３５０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、学習時の荷重の状態
が荷重記憶部３ｃ５に保持されており、上述したように
読みだし荷重制御信号に基づいて、荷重の上位または下
位８ビットが読みだされ荷重部３ｃ１〜３ｃ３にセット
される。経路入力信号は、シフトレジスタ３ｃ７により
ｎビットシフトすることにより１／２nされ、前記荷重
が乗算された後、第４層目の第５の単位認識ユニットの
経路入力端子へ送られる。
【００６７】第４層目の第５の単位認識ユニットの加算
器３ａ０は、入力された経路信号を加算する。しきい値
処理器３ｂ０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−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。
【００６８】次に、学習型認識判断装置の学習動作を説
明する。認識動作と同様にして、処理モード選択部５に
認識モード信号が入力されると、まず入力データの認識
が行われ、最終層の単位認識ユニットの出力が計算され
る。次に、処理モード選択部５に学習モード信号が入力
され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、ｑ４１〜ｑ４３のどれが最も
大きい値を出力することが望ましいかを示す信号が、３
層目の第１の単位認識ユニットの信号入力端子１ａと比
較判定器７に入力される。例えば、ｑ４１が最も大きい
出力とする場合には、最終層の単位認識ユニット番号”
１”が教師信号の値となる。最大出力ユニット検出器６
は、最も大きな出力を出しているユニット番号を検出
し、認識結果として比較判定器７に出力する。認識結果
と教師信号が異なる場合、学習器３ｃ６は、前記経路入
力部３ａの経路入力端子３ａ１と教師入力が示す経路出
力部３ｂの経路出力端子（ここでは、単位認識ユニット
ｑ４１につながる経路３ｂ１）との連結の強度の内、認
識時に読み出された上位または下位８ビットを、前記シ
フトレジスタ３ｃ７の出力だけ増加させる。
【００６９】以上の処理を全ての入力データに対して最
大出力ユニット番号と教師入力によって示される経路出
力端子番号とが一致するまで実行する。
【００７０】以上説明したように、本発明の学習認識判
断装置の第３の実施例は、最下層の前層までの各第４の
単位認識ユニットが、量子化器２の出力に応じてネット
ワ−クのより下層に位置する第４の単位認識ユニットと
の結合経路を切り換えるだけ（結合荷重テーブルの設定
位置を換えるだけ）で荷重を更新する必要がなく、最下
層の前層を構成する第１の単位認識ユニットの入力端子
３ａ１と教師信号で示される出力端子との連結強度のみ
を学習器３ｃ６により、下層から伝達された経路信号を
シフトレジスタにより除算した値だけ増加させるだけで
学習が行えるので、高速学習が可能である。
【００７１】また、第１の単位認識ユニットに記憶され
ている連結強度を２分割し、それらを時分割で利用出来
るので、１つの第１の単位認識ユニットで、２Ｍ個分の
第１の単位認識ユニットの処理が可能になり、入力デー
タの識別すべきカテゴリ数が増加したときでもネットワ
ーク規模を増やすことなく柔軟に対応できる。
【００７２】更に、第１の単位認識ユニットにおける連
結強度の更新時に、下層より伝達された経路信号をシフ
トレジスタでｎビットシフトし１／２nしてから加算す
るので、連結強度がオーバーフローしにくくなり、荷重
のビット精度が低い場合でも学習の収束性が高まる。
【００７３】図９は、本発明の学習型認識判断装置の第
４の実施例を示すものである。本実施例では、２個から
なる２種類の特徴データ（第１特徴データ、第２特徴デ
ータ）に基づき、３種類に分類認識させるもので、単位
認識ユニットを複数個組み合わせて、２個の木分岐構造
を有し、一つの木分岐構造中に４層の階層を有するよう
にネットワークを構成してある。第１層、第２層を構成
している単位認識ユニットｊ１１〜ｊ１２、ｊ２１〜ｊ
３０は、例えば、図５に示した第６の単位認識ユニット
を用い、第３層を構成している単位認識ユニットｒ３１
〜ｒ３５０は、例えば、図７に示した第３の単位認識ユ
ニットを用い、第４層を構成している単位認識ユニット
ｑ４１〜ｑ４３は図３に示した第５の単位認識ユニット
を用いている。各木分岐構造中の１、２層目を構成する
第６の単位認識ユニットの信号入力端子には、判断すべ
き特徴データを入力し、３層目を構成する第３の単位認
識ユニットの信号入力端子には、入力データの教師信号
を入力する。
【００７４】次に、このように構成した学習型認識判断
装置の認識動作を説明する。
【００７５】処理モード選択部５に認識モード信号に入
力し、各木分岐構造の第１層目の第６の単位認識ユニッ
トｊ１１〜ｊ１２の経路入力端子への経路信号として、
まず１を与える。
【００７６】１、２層目を構成する各第６の単位認識ユ
ニットは、前記第２の実施例と同様にして、信号入力部
に入力された特徴データを量子化した結果に応じて、荷
重テーブルに記憶された量子化区間並びにそれに隣接す
る区間の荷重の設定位置を変え、その荷重によって下層
からの経路信号を重み付けしながら最下層の前層までの
選択経路並びに伝達信号を決定する。
【００７７】認識動作の場合、第３層の第１の単位認識
ユニットｒ３１からｒ３５０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、学習時の荷重の状態
が荷重記憶部３ｃ５に保持されており、上述したように
読みだし荷重制御信号に基づいて、荷重の上位または下
位８ビットが読みだされ荷重部３ｃ１〜３ｃ３にセット
される。経路入力信号は、シフトレジスタ３ｃ７により
シフトされ、前記荷重が乗算された後、第４層目の第５
の単位認識ユニットの経路入力端子へ送られる。
【００７８】第４層目の第５の単位認識ユニットの加算
器３ａ０は、入力された経路信号を加算する。しきい値
処理器３ｂ０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−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。
【００７９】次に、学習型認識判断装置の学習動作を説
明する。
【００８０】認識動作と同様にして、処理モード選択部
５に認識モード信号が入力されると、まず入力データの
認識が行われ、最終層の単位認識ユニットの出力が計算
される。次に、処理モード選択部５に学習モード信号が
入力され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、ｑ４１〜ｑ４３のどれが
最も大きい値を出力することが望ましいかを示す信号
が、３層目の第１の単位認識ユニットの信号入力端子１
ａと比較判定器７に入力される。例えば、ｑ４１が最も
大きい出力とする場合には、最終層の単位認識ユニット
番号”１”が教師信号の値となる。最大出力ユニット検
出器６は、最も大きな出力を出しているユニット番号を
検出し、認識結果として比較判定器７に出力する。
【００８１】認識結果と教師信号が異なる場合、学習器
３ｃ６は、前記経路入力部３ａの経路入力端子３ａ１と
教師入力が示す経路出力部３ｂの経路出力端子（ここで
は、単位認識ユニットｑ４１につながる経路３ｂ１）と
の連結の強度の内、認識時に読み出された上位または下
位８ビットを、前記シフトレジスタ３ｃ７の出力だけ増
加させる。
【００８２】以上の処理を全ての入力データに対して最
大出力ユニット番号と教師入力によって示される経路出
力端子番号とが一致するまで実行する。
【００８３】以上説明したように、本発明の学習認識判
断装置の第４の実施例は、最下層の前層までの各第６の
単位認識ユニットが、量子化器２の出力に応じてネット
ワ−クのより下層に位置する第６の単位認識ユニットと
の結合経路を切り換えるだけ（結合荷重テーブルの設定
位置を換えるだけ）で荷重を更新する必要がなく、最下
層の前層を構成する第１の単位認識ユニットの入力端子
３ａ１と教師信号で示される出力端子との連結強度のみ
を学習器３ｃ６により、下層から伝達された経路信号を
シフトレジスタにより除算した値だけ増加させるだけで
学習が行えるので、高速学習が可能である。しかも、第
１、第２層において入力信号が属する量子化区間に隣接
する区間に対しても経路が選択されるだけでなく、第３
層では、入力信号と隣接区間の距離に応じて計算された
その選択経路に対する荷重値を用いて荷重変更が行われ
るので効率よく荷重変更が出来、学習の高速化が可能に
なる。
【００８４】また、第１の単位認識ユニットに記憶され
ている連結強度を２分割し、それらを時分割で利用出来
るので、１つの第１の単位認識ユニットで、２Ｍ個分の
第１の単位認識ユニットの処理が可能になり、入力デー
タの識別すべきカテゴリ数が増加したときでもネットワ
ーク規模を増やすことなく柔軟に対応できる。
【００８５】更に、第１の単位認識ユニットにおける連
結強度の更新時に、下層より伝達された経路信号をシフ
トレジスタでｎビットシフトし１／２nしてから加算す
るので、連結強度がオーバーフローしにくくなり、荷重
のビット精度が低い場合でも学習の収束性が高まる。
【００８６】なお、本発明の各手段は、コンピュータを
用いてソフトウェア的に実現し、あるいはそれら各機能
を有する専用のハード回路を用いて実現する事が出来
る。
【００８７】
【発明の効果】以上述べたところから明らかなように、
本発明は、ネットワークの構成変更が容易で、高速学習
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
供することが出来る。
【００８８】例えば、最下層の前層までを構成する第４
の単位認識ユニットは、量子化結果に応じて荷重テーブ
ルの設定位置を変えるだけで、荷重を更新する必要がな
く、最下層の前層の第一の単位認識ユニットのみの荷重
更新で学習が行えるので、高速学習が可能である。
【００８９】また、第１の単位認識ユニットに記憶され
ている連結強度をＭ分割し、その内のＮ／Ｍビットのみ
を荷重部にセットすることにより、該分割された連結強
度を時分割で利用出来るので、１つの第１の単位認識ユ
ニットで、Ｍ個分第１の単位認識ユニットの処理が可能
になり、入力データの識別すべきカテゴリ数が増加した
ときでもネットワーク規模を増やすことなく柔軟に対応
できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の学習型認識判断装置に用いる第１の単
位認識ユニットの一実施例を示すブロック図である。
【図２】本発明の学習型認識判断装置に用いる第４の単
位認識ユニットの一実施例を示すブロック図である。
【図３】本発明の学習型認識判断装置に用いる第５の単
位認識ユニットの一実施例を示すブロック図である。
【図４】本発明の学習型認識判断装置の第１の実施例を
示すブロック図である。
【図５】本発明の学習型認識判断装置に用いる第６の単
位認識ユニットの一実施例を示すブロック図である。
【図６】本発明の学習型認識判断装置の第２の実施例を
示すブロック図である。
【図７】本発明の学習型認識判断装置に用いる第３の単
位認識ユニットの一実施例を示すブロック図である。
【図８】本発明の学習型認識判断装置の第３の実施例を
示すブロック図である。
【図９】本発明の学習型認識判断装置の第４の実施例を
示すブロック図である。
【図１０】従来の学習型認識判断装置の全体構成図であ
る。
【図１１】従来の学習型認識判断装置の出力信号算出部
の構成図である。
【図１２】従来の学習型認識判断装置の出力信号算出部
の多入力一出力算出部の構成図である。
【図１３】従来の学習型認識判断装置の出力信号算出部
の多入力一出力算出部のしきい値処理部の特性関数の一
例である。
【符号の説明】
１ 信号入力部 １ａ 信号入力端子 ２ 量子化器 ３ａ 経路入力部 ３ａ０ 加算器 ３ａ１〜３ａ５０ 経路入力端子 ３ｂ 経路出力部 ３ｂ０ しきい値処理器 ３ｂ１〜３ｂ５ 経路出力端子 ３ｃ 経路荷重部 ３ｃ０ 荷重設定部 ３ｃ１〜３ｃ５ 荷重部 ３ｃ４ 荷重読みだし制御部 ３ｃ５ 荷重記憶部 ３ｃ６ 学習器 ３ｃ７ シフトレジスタ ３ｄ 荷重テーブル ４ 教師信号入力部 ５ 処理モード選択部 ６ 最大出力ユニット検出器 ７ 比較判定器 ８ 隣接区間選択部 ９ 帰属度算出部
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 小島 良宏 大阪府門真市大字門真1006番地 松下電器 産業株式会社内 (72)発明者 〆木 泰治 大阪府門真市大字門真1006番地 松下電器 産業株式会社内

Claims (11)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】少なくとも、教師信号入力部と、単一叉は
    複数の経路入力端子を有する経路入力部と、単一叉は複
    数の経路出力端子を有する経路出力部と、前記経路入力
    端子と前記経路出力端子の連結強度をＮビットの精度で
    記憶する荷重記憶部と、前記連結強度を一時的に記憶す
    る荷重部と、前記荷重記憶部からＮビット読みだしＭ分
    割後任意のＮ／Ｍビットを前記荷重部にセットする荷重
    読みだし制御部と、前記経路入力端子と経路出力端子と
    の連結強度をＭ分割した内のＮ／Ｍビットを、前記経路
    入力部の経路入力端子に伝達された値と前記教師信号に
    応じて更新する学習器とを備えたことを特徴とする第１
    の単位認識ユニット。
  2. 【請求項２】少なくとも、教師信号入力部と、単一叉は
    複数の経路入力端子を有する経路入力部と、単一叉は複
    数の経路出力端子を有する経路出力部と、前記経路入力
    端子と前記経路出力端子の連結強度をＮビットの精度で
    記憶する荷重記憶部と、前記連結強度を一時的に記憶す
    る荷重部と、前記経路入力部の経路入力端子に伝達され
    た値を１／Ｋ（Ｋ：２のべき乗）倍する除算器と、前記
    経路入力端子と前記経路出力端子との連結強度を前記除
    算器の出力と前記教師信号に応じて更新する学習器とを
    備えたことを特徴とする第２の単位認識ユニット。
  3. 【請求項３】少なくとも、教師信号入力部と、単一叉は
    複数の経路入力端子を有する経路入力部と、単一叉は複
    数の経路出力端子を有する経路出力部と、前記経路入力
    端子と前記経路出力端子の連結強度をＮビットの精度で
    記憶する荷重記憶部と、前記連結強度を一時的に記憶す
    る荷重部と、該荷重記憶部からＮビット読みだしＭ分割
    後任意のＮ／Ｍビットを前記荷重部にセットする荷重読
    みだし制御部と、前記経路入力部の経路入力端子に伝達
    された値を１／Ｋ（Ｋ：２のべき乗）倍する除算器と、
    前記経路入力端子と前記経路出力端子との連結強度をＭ
    分割した内のＮ／Ｍビットを、前記除算器の出力と前記
    教師信号に応じて更新する学習器とを備えたことを特徴
    とする第３の単位認識ユニット。
  4. 【請求項４】学習器は、前記経路入力端子と前記教師信
    号が指し示す前記経路出力端子との連結連結強度を前記
    経路入力端子に伝達された値または、前記除算器の出力
    に応じて増加させることを特徴とする請求項１、２、又
    は３記載の単位認識ユニット。
  5. 【請求項５】複数の階層からなり、最下層を複数の第５
    の単位認識ユニット、最下層の前層を複数の請求項１の
    第１の単位認識ユニット、それ以外の層を複数の第４の
    単位認識ユニットにより構成した入力デ−タ数に対応す
    る複数の木分岐構造と、前記最下層各単位認識ユニット
    の中で最大出力を発生する単位認識ユニットを検出する
    最大出力ユニット検出器と、前記最大出力ユニット検出
    器によって検出した単位認識ユニット番号と、入力デー
    タに対応する最終層の単位認識ユニット番号である教師
    信号とを比較する比較判定器とを備えた学習型認識判断
    装置であって、 前記第４の単位認識ユニットは、信号入力部と、入力信
    号の出力に応じて量子化を行なう量子化器と、単一叉は
    複数の経路入力端子を有する経路入力部と、単一叉は複
    数の経路出力端子を有する経路出力部と、該経路入力端
    子と該経路出力端子との連結強度を記憶する荷重テーブ
    ルと、量子化結果に応じて経路にかける荷重の設定位置
    を変えることで前記経路入力端子と前記経路出力端子と
    の連結強度を変化させる経路荷重部とを有し、 前記第５の単位認識ユニットは、複数の経路入力端子か
    らの入力信号を加算する加算器と、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部を有するものであ
    ることを特徴とする学習型認識判断装置。
  6. 【請求項６】最下層の前層を構成する前記第１の単位認
    識ユニットに代えて、請求項２の第２の単位認識ユニッ
    トを備えたことを特徴とする請求項５記載の学習型認識
    判断装置。
  7. 【請求項７】最下層の前層を構成する前記第１の単位認
    識ユニットに代えて、請求項３の第３の単位認識ユニッ
    トを備えたことを特徴とする請求項５記載の学習型認識
    判断装置。
  8. 【請求項８】複数の階層からなり、最下層を複数の第５
    の単位認識ユニット、最下層の前層を複数の請求項１の
    第１の単位認識ユニット、それ以外の層を複数の第６の
    単位認識ユニットにより構成した、入力デ−タ数に対応
    する複数の木分岐構造と、最下層各単位認識ユニットの
    中で最大出力を発生する単位認識ユニットを検出する最
    大出力ユニット検出器と、前記最大出力ユニット検出器
    によって検出した単位認識ユニット番号と、入力データ
    に対応する最終層の単位認識ユニット番号である教師信
    号とを比較する比較判定器とを備えた学習型認識判断装
    置であって、 前記第６の単位認識ユニットは、信号入力部と、入力信
    号の出力に応じて量子化を行なう量子化器と、前記入力
    信号の量子化結果から該量子化区間に隣接する量子化区
    間を選択する隣接区間選択部と、該隣接区間と前記入力
    信号との距離に応じて該入力信号の該隣接区間に対する
    帰属度を算出する帰属度算出部と、前記入力信号の属す
    る量子化区間並びに、該量子化区間に隣接する量子化区
    間に対する荷重値を記憶する荷重テーブルと、単一叉は
    複数の経路入力端子を有する経路入力部と、単一叉は複
    数の経路出力端子を有する経路出力部と、量子化結果に
    応じて経路にかける荷重の設定位置を変えることで前記
    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
    端子との連結強度を変化させる経路荷重部とを有し、 前記第５の単位認識ユニットは、複数の経路入力端子か
    らの入力信号を加算する加算器と、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部を有するものであ
    ることを特徴とする学習型認識判断装置。
  9. 【請求項９】最下層の前層を構成する前記第１の単位認
    識ユニットに代えて、請求項２の第２の単位認識ユニッ
    トを備えたことを特徴とする請求項８記載の学習型認識
    判断装置。
  10. 【請求項１０】最下層の前層を構成する前記第１の単位
    認識ユニットに代えて、請求項３の第３の単位認識ユニ
    ットを備えたことを特徴とする請求項８記載の学習型認
    識判断装置。
  11. 【請求項１１】比較判定器の比較結果が一致しない場合
    に、前記第１の単位認識ユニット、第２の単位認識ユニ
    ット、又は第３の単位認識ユニットの連結強度を更新す
    ることを特徴とする請求項５〜１０記載のいずれかの学
    習型認識判断装置。
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