国際特許分類[G06N3/02]の内容
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アーキテクチャ,例.網構造 (75)
物理的な実現,すなわち,ニューラル・ネットワーク,ニューロン,ニューロン構成要素のハードウェア実装 (56)
学習方法 (142)
汎用コンピュータでのシミュレーション (11)
国際特許分類[G06N3/02]に分類される特許
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物理量推定装置
【課題】連続的な出力が補償されかつ過渡的な挙動も表現できる物理量推定装置を提供すること。
【解決手段】物理量推定装置1は、エンジン、又は、このエンジンの吸排気系あるいは燃焼室の状態を示す所定の物理量を、ニューラルネットワークの出力yに基づいて推定する。ニューラルネットワークは、入力パラメータベクトルuの成分(u1,u2,…,uN)を基底とした空間内に配置された複数の動径基底関数hi(i=1〜M)の線形結合により構成され、入力パラメータベクトルの空間内におけるM個の動径基底関数hiのそれぞれの中心位置ベクトルti(i=1〜M)は、自己組織的なクラスタリング手法により決定される。
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判別装置
【課題】新規判別対象の登録、及び登録の解除の前後で、予め登録されている判別対象間の出力値の比率が変更されない判別装置を提供する。
【解決手段】予め登録されている複数の判別対象のうち、入力データが属する判別対象を判別するための第1の出力データを出力する固定ニューラルネットワーク26と、外部からの操作によって、新規判別対象が登録された際、入力データが当該新規判別対象に属するか否かを判別するための第2の出力データを出力する可変ニューラルネットワーク40を追加し、外部からの操作によって、新規判別対象の登録が解除された際、該第2のニューラルネットワークを削除するニューラルネットワーク管理部27と、第1の出力データに対して前記第2の出力データが優先された前記判別情報を生成することが可能な出力処理部29とを備えている。
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データ処理装置、データ処理方法、及びプログラム
【課題】ユーザが所望する操作を先取りして行う。
【解決手段】状況データ取得部101において、状況を表す時系列データである状況データを取得するとともに、操作データ取得部102において、ユーザが所望する操作に対応する時系列データである所望操作データを取得し、予測学習部103において、状況データ及び所望操作データのダイナミクスを学習し、予測部105において、ダイナミクスに基づき、状況データを入力として、所望操作データの予測値を求め、操作データ出力部106において、所望操作データの予測値を出力する。本発明は、例えば、PCや、TV、ゲーム装置等の、ユーザが操作を行う電子機器に適用できる。
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ニューラルネットワーク型量子コンピュータ
【課題】 ノイマン型ストアードプログラム方式コンピュータ、および従来型のニューラルネットワークの限界を越える可能性を持ったニューラルネット型量子コンピュータを実現する。
【解決手段】 生物の情報処理に用いられているニューロンの働きには、量子コンピュータの構成要素であるキュビットとしての性質が備わっており、量子コンピュータをニューラルネットワーク構造で構築できることを示す。さらに、ヒルベルト空間論に基づいた量子コンピュータに適した情報表現法を適用し、ニューラルネットワークと量子コンピュータを統合したニューラルネットワーク型量子コンピュータを構成する。
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確率共振リング装置、確率共振リングネットワーク装置、学習記憶忘却装置、アトラクター選択装置、及び確率共振ユニット
【課題】ノイズ信号の強度を最適化することなく信号を長期間期間記憶させる。
【解決手段】確率共振リング装置10は、並列接続されたm個の確率共振素子21−1〜21−mと、各確率共振素子21−1〜21−mから出力された信号を加算する加算器22と、加算器22により加算された信号を遅延させる遅延器23とを含む4個の確率共振ユニット20−1〜20−4を備え、各確率共振ユニット20−1〜20−4がリング状に一方向結合されている。
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データ処理装置、データ処理方法、及びプログラム
【課題】誤差を適切に考慮した処理を行う。
【解決手段】本体学習モジュール101は、データを学習する。誤差学習モジュール102は、データと、本体学習モジュール101がデータを再構成した再構成データとの誤差を学習する。また、本体学習モジュール101は、データの入力があると、そのデータを再構成して、再構成データを出力し、誤差学習モジュール102は、データと、再構成データとの誤差データを再構成して、再構成誤差データを出力する。そして、学習モジュール100は、再構成データと、再構成誤差データとを加算して出力する。本発明は、例えば、ロボット等に適用できる。
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情報処理装置、情報処理方法、プログラム、データ識別装置、及びデータマイニング装置
【課題】識別に不要となるプロトタイプを効率的に削除することができ、メモリ容量の節約と識別速度の高速化を図ることができる情報処理装置、情報処理方法、プログラム、データ識別装置、及びデータマイニング装置を提供すること。
【解決手段】本発明に係る情報処理装置は、注目するプロトタイプが属するクラスを示すクラスラベルに基づいて、注目するプロトタイプのクラスから、注目するプロトタイプのクラス以外のクラスに属する全てのプロトタイプから最も近い最近傍プロトタイプを選択する最近傍プロトタイプ選択手段32と、最近傍プロトタイプ選択手段32により選択されなかったプロトタイプが注目するクラスに含まれる場合に、プロトタイプを削除するプロトタイプ削除手段33とを備えるものである。
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記憶ストックシステム
【課題】高齢者にも無理なく使える記憶ストックシステムを提供する。
【解決手段】記憶ストックシステムにおいて、使用者の記憶を引き出すための質問を発する手段と、前記質問に対する答えを受け取る手段と、前記答えを記憶する手段を備え、前記質問と答えを問答形式によって交互に行い、前記質問を発する手段はスピーカーまたは表示装置であり、答えを受ける手段はマイクロフォンまたはキーボードを使い、前記答えを記憶する手段は当該記憶ストックシステムから分離可能とされている。
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環境に対して自律的に適応する自律適応型システム
【課題】シンプルなニューラルネットワークを用いて実現が可能な、複雑な環境に自律的に適応する自律適応型システムを提供する。
【解決手段】実環境から得られた多数の微細特徴信号を複数の概念形成モジュールに入力すると共に、複数の概念形成モジュールがそれぞれ逆方向処理して形成した多数の微細特徴信号を一時的に記憶し複数の概念形成モジュールに再度入力する基本制御モジュールと、複数の概念形成モジュールの出力から相互投票によって概念又はイメージ信号の少なくとも1つを選択する統合モジュールと、基本制御モジュール及び統合モジュールの出力から行動を決定する行動モジュールとを備えており、統合モジュールによって選択された少なくとも1つの概念又はイメージ信号が該当する概念形成モジュールに入力されて逆方向処理が行われるように構成されている。
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系統的なデータ・スケーリングを遺伝的アルゴリズムに基づく特徴サブセット選択に統合する方法および装置
データ・マイニング、偽陽性低減、計算機支援検出、計算機支援診断および人工知能のプロセスを発展させるためにシステムをトレーニングするための方法および装置が提供される。方法は、系統的なデータ・スケーリングを使ってトレーニング・ケースのセットからトレーニング・セットを選ぶ段階と、ある分類方法を使って前記トレーニング・セットに基づいて分類器を生成する段階とを有する。本方法は、サポート・ベクトル機械、ニューラル・ネットワークおよび決定樹を含む多様なデータ・マイニング技法とともに使うのに好適である。
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