back propagation learningとは 意味・読み方・使い方

BACK PROPAGATION LEARNING METHOD FOR PULSE NEURON MODEL例文帳に追加

パルスニューロンモデルのためのバックプロパゲーション学習法 - 特許庁

To provide a back propagation learning method applicable to a hierarchal pulse neural network.例文帳に追加

階層型パルスニューラルネットワークに適用可能なバックプロパゲーション学習法を提供する。 - 特許庁

In this back propagation learning method for pulse neuron model, a teacher signal is generated using the duality of the pulse neuron model, and learning is performed using the teacher signal.例文帳に追加

パルスニューロンモデルの双対性を利用して教師信号を生成し、該教師信号を用いて学習を行うことを特徴とするパルスニューロンモデルのためのバックプロパゲーション学習法。 - 特許庁

The learning method of a hierarchy type neutral network which performs learning by back propagation based on learning data comprising input data and teacher data uses, for example, the learning data included in an area having a high importance in multiple times (step S102).例文帳に追加

入力データ及び教師データを含んでなる学習データに基づいてバックプロパゲーションによる学習を行う階層型ニューラルネットワークの学習方法において、例えば重要度の高い領域に含まれる学習データを重複して利用する（ステップＳ１０２）。 - 特許庁

To provide a Petri net, capable of more accurately modeling a system through a self-organizing process and further quickly leaning the same than back propagation learning used in the general Neural net.例文帳に追加

自己組織化過程を通じてシステムのモデリングをより正確に、且つ一般のニューラルネットにおいて用いられる逆伝播学習より一層速く学習することができるぺトリネットを提供する。 - 特許庁

Since the pseudo-data are the values equally distributed in respective category areas, by performing learning through the method of back propagation with these data as teacher vectors, a learning convergent state is provided in an internal neutral network structure, having a statistically rational category identification boundary without depending on the initial value.例文帳に追加

上記疑似データは各カテゴリ領域内に均等に分布した値であるので、これらを教師ベクトルとしてバックプロパゲーションの手法により学習させることにより、初期値に依存せず、統計的に理にかなったカテゴリ識別境界を有するニューラルネットワーク内部構造をもって学習収束状態に到る。 - 特許庁

There is arranged a hierarchical type neutral network into which physical attribute data inherent to the gustatory and olfactory materials and organic information data obtained from subjects who try to taste the gustatory and olfactory materials are inputted in parallel to produce an output as relish data, and the hierarchical type neutral network is learned by the back propagation method using the relish data as teacher's data (learning means).例文帳に追加

味嗅覚素材が有する物質的属性データと、上記味嗅覚素材を味わう被験者から得られる生体情報データとを並列に入力し、その出力を食嗜好データとする階層型ニューラルネットワークを備え、食嗜好データを教師データとして前記階層型ニューラルネットワークをバックプロパゲーション法により学習する（学習手段）。 - 特許庁