KR910018925A - 데이터 처리장치의 학습방법 - Google Patents

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KR910018925A
KR910018925A KR1019910006603A KR910006603A KR910018925A KR 910018925 A KR910018925 A KR 910018925A KR 1019910006603 A KR1019910006603 A KR 1019910006603A KR 910006603 A KR910006603 A KR 910006603A KR 910018925 A KR910018925 A KR 910018925A
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KR
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neuron
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KR1019910006603A
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수나오 다카도리
마코도 야마모토
Original Assignee
수나오 다카도리
가부시기가이샤 요오잔
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    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/08—Learning methods
    • G06N3/082—Learning methods modifying the architecture, e.g. adding, deleting or silencing nodes or connections

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Abstract

내용 없음

Description

데이터 처리장치의 학습방법
본 내용은 요부공개 건이므로 전문내용을 수록하지 않았음
제1도는 본 발명의 제1 및 제2 실시예를 적용한 문자인식시스템을 나타내는 개량구성도, 제2도는 제2실시예의 입력층, 중간층 및 출력층에 있어서 뉴우론을 나타내는 개념도, 제4도는 뉴우론의 한가지 예를 나타내는 개념도.

Claims (4)

  1. 입력된 데이터에 소저의 처리를 실시한 결과에 기초해서 발화하여 소정의 데이터를 출력하는 복수의 뉴우론을 보유하는 입력층(31)과, 이 입력층보다도 소수의 뉴우론을 보유하는 출력층(33)과, 상기한 입력층 및 출력층 사이에 배설되고, 상기한 입력층 및 출력층의 중간수의 뉴우론을 보유하며, 각 뉴우론이 상기한 입력층 및 출력층의 각 뉴우론 결합하는 중간층(32)을 구비한 데이터처리장치의 학습방법에 있어서, 입력층의 발화패턴과, 출력층의 발화패턴을 복수의 입출력에 대해서 인위적으로 결정하고, 각 입출력에 대해서, 중간층의 각 뉴우론이, 입력층 및 출력층의 대응하는 복수의 뉴우론 중 소정비율 이상의 뉴우론이 발화하고 있는 경우에 화호하는 경향을 갖도록, 중간층 및 출력층의 시냅스가중치를 증가시켜서, 모든 입출력에 대하여 동일한 처리를 실시하는 것을 특징으로 하는 데이터처리장치의 학습방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기한 학습방법에 의해 학습된 데이터처리장치에 대해서, 새로운 중간층을 추가하고, 이 새로운 중간층의 각 뉴우론을 인접하는 층의 각 뉴우론에 저속하며, 새로운 중간층의 각 뉴우론이, 입력층 및 출력측의 각 층의 대응하는 뉴우론 증 소정비율 이상의 뉴우론이 발화하고 있는 경우에, 발화하는 경향을 갖도록, 새로운 중간층 및 인접하는 출력측층의 시냅스가중치를 증가시켜 모든 입출력에 대하여 동일한 학습을 실시하고, 학습이 소정단계까지 완료한 시점에서 다시 새로운 중간층의 추가와 동일한 학습을 반복해서, 중간층을 증가시켜 가는 것을 특징으로 하는 데이터처리장치의 학습방법.
  3. 제1항에 있어서, 입력층의 발화패턴과 출력층의 발화패턴을 복수의 입출력에 대하여 인위적으로 결정하고, 각 입출력에 대해서, 중간층의 각 뉴우론이 입력층의 대응영역의 뉴우론의 출력치와 출력층의 대응한 뉴우론의 출력치에 소정의 계수를 곱한 값과의 합이 일정치 이상일 경우에, 발화하는 경향을 갖도록, 중간층 및 출력층의 시냅스가중치를 증가시켜서, 모든 입출력에 대하여 동일한 처리를 실시하는 것을 특징으로 하는 데이타처리장치의 학습방법.
  4. 제3항에 있어서, 상기한 학습방법에 의해 학습된 데이터처리장치에 대해서, 새로운 중간층을 추가하고, 이 새로운 중간층의 각 뉴우론을 인접하는 층의 각 뉴우론에 접속하여, 새로운 중간층의 각 뉴우론이, 입력측층의 대응영역의 뉴우론의 출력치와 출력측층의 대응하는 뉴우론의 출력치에 소정의 계수를 곱한 값과의 합이 일정치 이상일 경우에, 발화하는 경향을 갖도록, 새로운 중간층 및 인접하는 출력층의 시냅스가중치를 증가시켜서, 모든 입출력에 대하여 동일한 학습을 실시하고, 학습이 소정단계까지 완료된 시점에서 다시 새로운 중간층의 추가와 동일한 학습을 반복해서 중간층을 증가시켜 가는 것을 특징으로 하는 데이터처리장치의 학습방법.
    ※ 참고사항 : 최초출원 내용에 의하여 공개하는 것임.
KR1019910006603A 1990-04-24 1991-04-24 데이터 처리장치의 학습방법 KR910018925A (ko)

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