JPH0492955A - ニューラルネットワークの学習方式 - Google Patents
ニューラルネットワークの学習方式Info
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- JPH0492955A JPH0492955A JP2206729A JP20672990A JPH0492955A JP H0492955 A JPH0492955 A JP H0492955A JP 2206729 A JP2206729 A JP 2206729A JP 20672990 A JP20672990 A JP 20672990A JP H0492955 A JPH0492955 A JP H0492955A
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- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 title claims abstract description 51
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 15
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 210000002569 neuron Anatomy 0.000 description 12
- 238000003909 pattern recognition Methods 0.000 description 4
- 238000012549 training Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 2
- 230000003930 cognitive ability Effects 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
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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】
〔発明の目的〕
（産業上の利用分野）
本発明は、学習能力を有するニューラルネットワークに
よりパターン認識を行わせるためのニューラルネットワ
ークの学習方式に関する。
よりパターン認識を行わせるためのニューラルネットワ
ークの学習方式に関する。
（従来の技術）
学習能力を有するニューラルネットワークに、あるメデ
ィアの特徴パターンを入力して、パターン認識メカニズ
ムを学習させようとした場合、従来技術では、どのよう
なサンプルの特徴パターンを学習に用いれば、対象メデ
ィアの本来の特徴的性質（以下、「本質」という）を学
習させるために適当であるかという選定方法がないため
、人間の判断により心理学的に選んでいた。
ィアの特徴パターンを入力して、パターン認識メカニズ
ムを学習させようとした場合、従来技術では、どのよう
なサンプルの特徴パターンを学習に用いれば、対象メデ
ィアの本来の特徴的性質（以下、「本質」という）を学
習させるために適当であるかという選定方法がないため
、人間の判断により心理学的に選んでいた。
以下、従来技術について、手書き数字認識問題を例にと
り具体的に説明する。ニューラルネットワークの例とし
て、パックプロパゲーション型ニューラルネットワーク
［参考文献 ＲｕＩＩｅｌｈａｒｔ、Ｄ。
り具体的に説明する。ニューラルネットワークの例とし
て、パックプロパゲーション型ニューラルネットワーク
［参考文献 ＲｕＩＩｅｌｈａｒｔ、Ｄ。
Ｅ、Ｃ１ｔａ１．：Ｐａｒａｌｌｅｌ Ｄｉｓｔｒｉ
ｂｕｔｅｄ ＰｒＯＣｅＳＳｉｎｇ、ＶＯＩ。
ｂｕｔｅｄ ＰｒＯＣｅＳＳｉｎｇ、ＶＯＩ。
１．ＨＩＴ Ｐｒｅｓｓ（１９８６）］をとりあげ、ま
た特徴パターンとして、メツシュ特徴をとりあげて説明
する。
た特徴パターンとして、メツシュ特徴をとりあげて説明
する。
第１図（ａ ） 〜（ｄ ）は、１６Ｘ１６メツシユの
手書き数字「０」〜「３」のメツシュ特徴の例である。
手書き数字「０」〜「３」のメツシュ特徴の例である。
実際に、ニューラルネットワークに入力するときには多
次元ベクトル（この場合には２５６次元）に変換する。
次元ベクトル（この場合には２５６次元）に変換する。
第２図は、パックプロパゲーション型ニューラルネット
ワークの構成例を示す図である。第２図において、１は
入力層のニューロンを、２は中間層のニューロンを、３
は出力層のニューロンをそれぞれ示し、入力層と中間層
のニューロンは接続線４で接続され、中間層と出力層の
ニューロンは接続線５で接続されている。
ワークの構成例を示す図である。第２図において、１は
入力層のニューロンを、２は中間層のニューロンを、３
は出力層のニューロンをそれぞれ示し、入力層と中間層
のニューロンは接続線４で接続され、中間層と出力層の
ニューロンは接続線５で接続されている。
第３図（ａ）および（ｂ）は、各７５個（計１５０個）
の手書き数字「２」の原イメージの例である。
の手書き数字「２」の原イメージの例である。
従来技術では、特にこれといった学習サンプル選定に関
する工学的方法もなく、心理学的に学習サンプルの集合
を選んでいた０例えば、第３図（ａ）に示す「２」の集
合を学習用に採用していた（ほかの数字に関するサンプ
ルも同様）。
する工学的方法もなく、心理学的に学習サンプルの集合
を選んでいた０例えば、第３図（ａ）に示す「２」の集
合を学習用に採用していた（ほかの数字に関するサンプ
ルも同様）。
このように選定した手書き数字「ｏ」〜「９」に所属す
るサンプル７５０個（各数字につき７５個）の集合を２
組（集合Ａと集合Ｂと呼ぶことにする）用意した（全部
で１５００個の手書き数字からなる）６次に、集合Ａで
学習させたニューラルネットワークに、集合Ａおよび集
合Ｂを入力した場合（くケースＩ＞）と、集合Ｂで学習
させたニューラルネットワークに、集合Ａおよび集合Ｂ
を入力した場合（くケースＩｆ＞）とで、それぞれパタ
ーン認識能力を調べてみた。実験で使用したニューラル
ネットワークの大きさは、入力層のニューロン数２５６
個、中間層のニューロン数２０個、出力層のニューロン
数１０個である。
るサンプル７５０個（各数字につき７５個）の集合を２
組（集合Ａと集合Ｂと呼ぶことにする）用意した（全部
で１５００個の手書き数字からなる）６次に、集合Ａで
学習させたニューラルネットワークに、集合Ａおよび集
合Ｂを入力した場合（くケースＩ＞）と、集合Ｂで学習
させたニューラルネットワークに、集合Ａおよび集合Ｂ
を入力した場合（くケースＩｆ＞）とで、それぞれパタ
ーン認識能力を調べてみた。実験で使用したニューラル
ネットワークの大きさは、入力層のニューロン数２５６
個、中間層のニューロン数２０個、出力層のニューロン
数１０個である。
その結果、上記くケース■〉では、学習データ（集合Ａ
）では１００％、未知データ（集合Ｂ）では８７．３３
％、上記くケース■〉では、学習データ（集合Ｂ）では
９９．７３％、未知データ（集合Ａ）では９０．２７％
の認識能力だった。
）では１００％、未知データ（集合Ｂ）では８７．３３
％、上記くケース■〉では、学習データ（集合Ｂ）では
９９．７３％、未知データ（集合Ａ）では９０．２７％
の認識能力だった。
メツシュ特徴は大規模かつ巨視的な特徴であるため、相
当な学習効果を発揮させることかできる（学習データに
関する認識能力が１００％あるいはそれに極めて近い値
となる）が、反面、変形や人間のｒくせ」で、ほかの人
間が見てそれと判別できないような数字もほぼ完璧に学
習してしまう（過剰学習）、その結果、学習していない
未知のデータに関する認識能力がそれほど高くならない
と考える。
当な学習効果を発揮させることかできる（学習データに
関する認識能力が１００％あるいはそれに極めて近い値
となる）が、反面、変形や人間のｒくせ」で、ほかの人
間が見てそれと判別できないような数字もほぼ完璧に学
習してしまう（過剰学習）、その結果、学習していない
未知のデータに関する認識能力がそれほど高くならない
と考える。
（発明が解決しようとする課１ｊｉ）
このような従来技術では、分類すべき各クラス間に所属
する入カバターン間で類似性が少ないパターンを入力し
、学習能力の高いニューラルネットワークによりこれを
学習させるために、学習データに対する想起能力は極め
て高い４反面、学習データとしてはふされしくないよう
なパターンも学習してしまうため、実パターンのもつ本
質を学習できない、未知データに対する能力が学習デー
タよりだいぶ劣るのはこのためである。従来技術では、
学習データの選定方法に関して、このような問題が生じ
る。
する入カバターン間で類似性が少ないパターンを入力し
、学習能力の高いニューラルネットワークによりこれを
学習させるために、学習データに対する想起能力は極め
て高い４反面、学習データとしてはふされしくないよう
なパターンも学習してしまうため、実パターンのもつ本
質を学習できない、未知データに対する能力が学習デー
タよりだいぶ劣るのはこのためである。従来技術では、
学習データの選定方法に関して、このような問題が生じ
る。
本発明は、上記に鑑みてなされたもので、その目的とす
るところは、変形や［くせＪのあるような入カバターン
の集合から、分類すべきメディアの各クラスの本質を学
習させるのにふされしい学習データを工学的に選定し、
これを学習させることにより、未知データに関しても安
定して性能よく分類できるようなニューラルネットワー
クを構築するためのニューラルネットワークの学習方式
を提供することにある。
るところは、変形や［くせＪのあるような入カバターン
の集合から、分類すべきメディアの各クラスの本質を学
習させるのにふされしい学習データを工学的に選定し、
これを学習させることにより、未知データに関しても安
定して性能よく分類できるようなニューラルネットワー
クを構築するためのニューラルネットワークの学習方式
を提供することにある。
（課題を解決するための手段）
上記目的を達成するため、本発明のニューラルネットワ
ークの学習方式は、あるメディアの特徴パターンをニュ
ーラルネットワークに入力し、パターンの分類メカニズ
ムを学習させるニューラルネットワークの学習方式であ
って、学習用の特徴パターンの集合を複数の部分集合に
分割し、この分ＰＩ した部分集合毎に特徴パターンを
個別のニューラルネットワークに入力して分類メカニズ
ムを学゛習させ、前記複数の部分集合の中の所与の部分
集合を、他の部分集合を学習済みのニューラルネットワ
ークに入力して、前記所与の部分集合の中の認識できな
かった要素の集合を他の部分集合毎に生成し、該他の部
分集合毎に生成される各集合の和集合を前記所与の部分
集合から除いた新規集合を生成し、該新規集合を新たに
入力してニューラルネットワークを学習させ、この新規
集合を学習したニューラルネットワークで未知のパター
ンを認識させることを要旨とする。
ークの学習方式は、あるメディアの特徴パターンをニュ
ーラルネットワークに入力し、パターンの分類メカニズ
ムを学習させるニューラルネットワークの学習方式であ
って、学習用の特徴パターンの集合を複数の部分集合に
分割し、この分ＰＩ した部分集合毎に特徴パターンを
個別のニューラルネットワークに入力して分類メカニズ
ムを学゛習させ、前記複数の部分集合の中の所与の部分
集合を、他の部分集合を学習済みのニューラルネットワ
ークに入力して、前記所与の部分集合の中の認識できな
かった要素の集合を他の部分集合毎に生成し、該他の部
分集合毎に生成される各集合の和集合を前記所与の部分
集合から除いた新規集合を生成し、該新規集合を新たに
入力してニューラルネットワークを学習させ、この新規
集合を学習したニューラルネットワークで未知のパター
ンを認識させることを要旨とする。
（作用）
本発明のニューラルネットワークの学習方式では、例え
ば変形や「くせ」のある実パターンに対応する学習用の
特徴パターンの集合を複数の部分集合に分割し、各部分
集合毎にニューラルネットワークを学習させ、所与の部
分集合を、他の部分集合を学習済みのニューラルネット
ワークに入力して、所与の部分集合の中の認識できなか
った要素の集合を生成し、この生成される各集合の和集
合を所与の部分集合から除いた新規集合を生成し、この
新規集合を新たに学習させ、この新規集合を学習したニ
ューラルネットワークで未知のパターンを認識させてい
る。
ば変形や「くせ」のある実パターンに対応する学習用の
特徴パターンの集合を複数の部分集合に分割し、各部分
集合毎にニューラルネットワークを学習させ、所与の部
分集合を、他の部分集合を学習済みのニューラルネット
ワークに入力して、所与の部分集合の中の認識できなか
った要素の集合を生成し、この生成される各集合の和集
合を所与の部分集合から除いた新規集合を生成し、この
新規集合を新たに学習させ、この新規集合を学習したニ
ューラルネットワークで未知のパターンを認識させてい
る。
（実施例）
以下、図面を用いて本発明の詳細な説明する。
第４図は本発明の一実施例に係わるニューラルネットワ
ークの学習方式の作用を示すフローチャートである。以
下、このフローチャートを参照して本実施例の作用を説
明する。なお、本実施例では、ニューラルネットワーク
によるパターン分類の例として、手書き数字認識をとり
あげ、入力特徴パターンの例として、メツシュ特徴をと
りあげ、学習能力を有するニューラルネットワークの例
として、パックプロパゲーション型ニューラルネットワ
ーク（以下、ＢＰＮＮと略称する）をとりあげて説明す
る。
ークの学習方式の作用を示すフローチャートである。以
下、このフローチャートを参照して本実施例の作用を説
明する。なお、本実施例では、ニューラルネットワーク
によるパターン分類の例として、手書き数字認識をとり
あげ、入力特徴パターンの例として、メツシュ特徴をと
りあげ、学習能力を有するニューラルネットワークの例
として、パックプロパゲーション型ニューラルネットワ
ーク（以下、ＢＰＮＮと略称する）をとりあげて説明す
る。
第４図においては、まずニューラルネットワーク学習用
データセットを部分集合（Ｓｔ、＋、 ＳＬ□。
データセットを部分集合（Ｓｔ、＋、 ＳＬ□。
５Ｌ−）に分割する（ステップ１１０）。
例えば、手書き数字「２」についていえば、第３図（ａ
）および（ｂ）に示した２つの部分集合に分割する。
）および（ｂ）に示した２つの部分集合に分割する。
次に、各部分集合を入力として、個別にニューラルネッ
トワークを学習させる（ステップ１２０゜１３０．１４
０）、例えば、第３図（ａ）に示す７５人分の手書き数
字「２」および、同様に用意した７５人分のほかの数字
からなる集合（部分集合Ａとする）のメツシュ特徴と、
第３図（ｂ）に示す７５人分の手書き数字「２」および
、同様に用意した７５人分のほかの数字からなる集合（
部分集合Ｂとするンのメツシュ特徴をＢＰＮＮの入力と
して、個別にＢＰＮＮを学習させる。
トワークを学習させる（ステップ１２０゜１３０．１４
０）、例えば、第３図（ａ）に示す７５人分の手書き数
字「２」および、同様に用意した７５人分のほかの数字
からなる集合（部分集合Ａとする）のメツシュ特徴と、
第３図（ｂ）に示す７５人分の手書き数字「２」および
、同様に用意した７５人分のほかの数字からなる集合（
部分集合Ｂとするンのメツシュ特徴をＢＰＮＮの入力と
して、個別にＢＰＮＮを学習させる。
更に、Ｓ Ｌｌ以外の部分集合で学習させたニューラル
ネットワークに、Ｓ Ｌｌを入力して、そこで認識でき
なかった要素の集合（ｓ’、、、・・・Ｓ’−＋）を作
成する（ステップ１５０．１６０）。
ネットワークに、Ｓ Ｌｌを入力して、そこで認識でき
なかった要素の集合（ｓ’、、、・・・Ｓ’−＋）を作
成する（ステップ１５０．１６０）。
例えば、部分集合Ｂを学習させたＢＰＮＮに、部分集合
Ａを入力して、Ａのうち認識できなかった要素からなる
八゛を作成する。同様に、部分集合Ａを学習させたＢＰ
ＮＮに、部分集合Ｂを入力して、Ｂのうち認識できなか
った要素からなる集合Ｂ′を作成する。具体的に実験し
た結果によれば、第３図（ａ）および（ｂ）に示した「
２」の部分集合の要素のうち、丸印で囲んだｒ２．がこ
の例である（例えば、第３図（ａ＞に丸印で示した「２
」は、部分集合Ｂを学習させたＢＰＮＮに、部分集合を
Ａを入力したときに、正しく認識されなかったものの例
である）、いずれも「くせ」のある「２」であることが
わかる。
Ａを入力して、Ａのうち認識できなかった要素からなる
八゛を作成する。同様に、部分集合Ａを学習させたＢＰ
ＮＮに、部分集合Ｂを入力して、Ｂのうち認識できなか
った要素からなる集合Ｂ′を作成する。具体的に実験し
た結果によれば、第３図（ａ）および（ｂ）に示した「
２」の部分集合の要素のうち、丸印で囲んだｒ２．がこ
の例である（例えば、第３図（ａ＞に丸印で示した「２
」は、部分集合Ｂを学習させたＢＰＮＮに、部分集合を
Ａを入力したときに、正しく認識されなかったものの例
である）、いずれも「くせ」のある「２」であることが
わかる。
それから、ＳＬＩからＳ’２１１ ・・・、Ｓ′カ、
の和集合を除いた集合Ｓ ａ＋＋ｗを作成する（ステッ
プ１７０）。
の和集合を除いた集合Ｓ ａ＋＋ｗを作成する（ステッ
プ１７０）。
次に、Ｓ ｍｏｗで新たにニューラルネットワークを学
習させる（ステップ１８０）。
習させる（ステップ１８０）。
最後に、Ｓ９．、を学習済みのニューラルネットワーク
で未知パターンを認識させる（ステップ１９０）。
で未知パターンを認識させる（ステップ１９０）。
以上の操作により、変形や「くせ」のある手書き数字を
工学的に抽出でき、これらを学習データから除外するこ
とにより、各クラス（０〜９）のもつ本質を有する手書
き数字を選定でき、これらを学習データとすることによ
り、パターンの本質を学習させることができることは明
らかである。
工学的に抽出でき、これらを学習データから除外するこ
とにより、各クラス（０〜９）のもつ本質を有する手書
き数字を選定でき、これらを学習データとすることによ
り、パターンの本質を学習させることができることは明
らかである。
以上の説明では、メディアの例として手書き数字をとり
あげて説明したが、本発明は、手書き数字以外の文字、
図形、画像などのパターン分類にも適用できることは明
らかである。
あげて説明したが、本発明は、手書き数字以外の文字、
図形、画像などのパターン分類にも適用できることは明
らかである。
また、以上の説明では、入力特徴パターンとして、メツ
シュ特徴を例にとって説明したが、本発明は、横方向濃
淡頻度分布（横方向に見たときの黒画素の数）や縦方向
濃淡頻度分布などの特徴パターンを採用する場合にも適
用できることは明らかである。
シュ特徴を例にとって説明したが、本発明は、横方向濃
淡頻度分布（横方向に見たときの黒画素の数）や縦方向
濃淡頻度分布などの特徴パターンを採用する場合にも適
用できることは明らかである。
以上説明したように、本発明によれば、ニューラルネッ
トワークの学習方式において、学習用のデータセットＳ
ｔ、を複数の部分集合（ＳＬＩ、 ＳＬ２など）に分割
し、それぞれの部分集合で個別にニューラルネットワー
クを学習させることと、ある部分集合Ｓ Ｌ２で学習さ
せたニューラルネットワークに、ほかの部分集合Ｓｔ、
＋を入力して、部分集合ＳＬＩの中で認識できない要素
からなる集合ＳＬを生成することと、ＳＬからＳＬ・を
除いた集合Ｓ ｓｅｔを生成してこれを新たに学習させ
、この後で未知データを入力してパターン認識させるこ
とで、実パターンがもつ本来の、あるいは共通の特徴的
性質を学習させることができ、従って変形や「くせ」の
ある入カバターンに対しても、安定して性能のよいパタ
ーン分類を行えるようなニューラルネットワークの学習
方式を実現できる。
トワークの学習方式において、学習用のデータセットＳ
ｔ、を複数の部分集合（ＳＬＩ、 ＳＬ２など）に分割
し、それぞれの部分集合で個別にニューラルネットワー
クを学習させることと、ある部分集合Ｓ Ｌ２で学習さ
せたニューラルネットワークに、ほかの部分集合Ｓｔ、
＋を入力して、部分集合ＳＬＩの中で認識できない要素
からなる集合ＳＬを生成することと、ＳＬからＳＬ・を
除いた集合Ｓ ｓｅｔを生成してこれを新たに学習させ
、この後で未知データを入力してパターン認識させるこ
とで、実パターンがもつ本来の、あるいは共通の特徴的
性質を学習させることができ、従って変形や「くせ」の
ある入カバターンに対しても、安定して性能のよいパタ
ーン分類を行えるようなニューラルネットワークの学習
方式を実現できる。
第１図は手書き数字のメツシュ特徴の例を示す図、第２
図はパックプロパゲーション型ニューラルネットワーク
の構成例を示す図、第３図は手書き数字の原イメージの
例を示す図、第４図は本発明の一実施例に係るニューラ
ルネットワークの学習方式の作用を示すフローチャート
である。 １・・・入力層のニューロン 中間層のニューロン 出力層のニューロン 入力層と中間層の接続線 中間層と出力層の接続線
図はパックプロパゲーション型ニューラルネットワーク
の構成例を示す図、第３図は手書き数字の原イメージの
例を示す図、第４図は本発明の一実施例に係るニューラ
ルネットワークの学習方式の作用を示すフローチャート
である。 １・・・入力層のニューロン 中間層のニューロン 出力層のニューロン 入力層と中間層の接続線 中間層と出力層の接続線
Claims (1)
- あるメディアの特徴パターンをニューラルネットワーク
に入力し、パターンの分類メカニズムを学習させるニュ
ーラルネットワークの学習方式であって、学習用の特徴
パターンの集合を複数の部分集合に分割し、この分割し
た部分集合毎に特徴パターンを個別のニューラルネット
ワークに入力して分類メカニズムを学習させ、前記複数
の部分集合の中の所与の部分集合を、他の各部分集合を
学習済みのニューラルネットワークに入力して、前記所
与の部分集合の中の認識できなかった要素の集合を他の
部分集合毎に生成し、該他の部分集合毎に生成される各
集合の和集合を前記所与の部分集合から除いた新規集合
を生成し、該新規集合を新たに入力してニューラルネッ
トワークを学習させ、この新規集合を学習したニューラ
ルネットワークで未知のパターンを認識させることを特
徴とするニューラルネットワークの学習方式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2206729A JPH0492955A (ja) | 1990-08-06 | 1990-08-06 | ニューラルネットワークの学習方式 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2206729A JPH0492955A (ja) | 1990-08-06 | 1990-08-06 | ニューラルネットワークの学習方式 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0492955A true JPH0492955A (ja) | 1992-03-25 |
Family
ID=16528142
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2206729A Pending JPH0492955A (ja) | 1990-08-06 | 1990-08-06 | ニューラルネットワークの学習方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0492955A (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003058861A (ja) * | 2001-08-15 | 2003-02-28 | Communication Research Laboratory | データエラーの検出方法及び装置、ソフトウェア並びにその記憶媒体 |
| WO2008016109A1 (fr) * | 2006-08-03 | 2008-02-07 | Panasonic Electric Works Co., Ltd. | Procédé d'optimisation de jeu de données d'apprentissage pour dispositif d'identification du signal et dispositif d'identification du signal capable d'optimiser le jeu de données d'apprentissage |
| JP2008040684A (ja) * | 2006-08-03 | 2008-02-21 | Matsushita Electric Works Ltd | 信号識別装置の学習方法 |
| JP2008040683A (ja) * | 2006-08-03 | 2008-02-21 | Matsushita Electric Works Ltd | 信号識別方法及び信号識別装置 |
| JP2009146149A (ja) * | 2007-12-13 | 2009-07-02 | Panasonic Electric Works Co Ltd | 信号識別方法及び信号識別装置 |
-
1990
- 1990-08-06 JP JP2206729A patent/JPH0492955A/ja active Pending
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003058861A (ja) * | 2001-08-15 | 2003-02-28 | Communication Research Laboratory | データエラーの検出方法及び装置、ソフトウェア並びにその記憶媒体 |
| WO2008016109A1 (fr) * | 2006-08-03 | 2008-02-07 | Panasonic Electric Works Co., Ltd. | Procédé d'optimisation de jeu de données d'apprentissage pour dispositif d'identification du signal et dispositif d'identification du signal capable d'optimiser le jeu de données d'apprentissage |
| JP2008040684A (ja) * | 2006-08-03 | 2008-02-21 | Matsushita Electric Works Ltd | 信号識別装置の学習方法 |
| JP2008040683A (ja) * | 2006-08-03 | 2008-02-21 | Matsushita Electric Works Ltd | 信号識別方法及び信号識別装置 |
| US7831530B2 (en) | 2006-08-03 | 2010-11-09 | Panasonic Electric Works Co., Ltd. | Optimizing method of learning data set for signal discrimination apparatus and signal discrimination apparatus capable of optimizing learning data set by using a neural network |
| JP2009146149A (ja) * | 2007-12-13 | 2009-07-02 | Panasonic Electric Works Co Ltd | 信号識別方法及び信号識別装置 |
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