ニューラルネットワーク の意味・用法を知る

そのような ニューラルネットワーク の例は、ＣＮＮ（畳み込みニューラルネットワーク）である。

• 公開日：2017/06/22
• 出典：畳み込みニューラルネットワークによるナンバープレート認識のための粗から細へのカスケードによる適応
• 出願人：コンデュエントビジネスサービシーズ，エルエルシー

学習識別システムは、少なくとも１つのメモリと、少なくとも１つの回路とを備え、回路は、転移元学習用データにより学習された第１ ニューラルネットワーク と、転移先学習用データとを取得し、転移先学習用データは、それぞれ第１ラベルが付与された複数の第１データと、それぞれ第２ラベルが付与された複数の第２データとを含み、第２ニューラルネットワーク１０２に、複数の第１データを入力して、複数の第１出力ベクトルを取得し、かつ、第２ニューラルネットワーク１０２に、複数の第２データを入力して、複数の第２出力ベクトルとを取得し、複数の第１出力ベクトルを用いて、第１ラベルに対応させた第１関連度ベクトルを生成し、かつ、複数の...

• 公開日：2018/02/08
• 出典：学習装置、識別装置、学習識別システム、及び、プログラム
• 出願人：パナソニックＩＰマネジメント株式会社

...により選択するステップであって、各々のセンサは、前記ネットワーク化した複合システム内の構成要素及びサブシステムの少なくとも一方と関連づけられている、選択するステップと、前記センサデータ内の障害を検出して特定するように、前記ネットワーク化した複合システム内の各々のサブシステム及び構成要素のための複数の ニューラルネットワーク を学習させるステップと、選択された最良のセンサのサブセット及び各々のサブシステム及び構成要素のために学習した前記複数のニューラルネットワークに応答して、前記センサデータ内の前記障害を検出して分離するように前記アルゴリズムを実行するステップと、を含む方法。

• 公開日：2016/12/08
• 出典：方法及びコンピュータプログラム製品
• 出願人：ハミルトン・サンドストランド・コーポレイション

建物周辺の風速分布を推定する風速分布の推定装置１を、推定する高さ情報を表わす高さ画像ＧHと、建物の断面形状情報を表わす形状画像ＧSと、建物周辺の風速分布を表わす風向き画像ＧDとを作成する入力画像作成手段１２と、風速分布画像ＧWを作成する風速分布画像作成手段１３とを備えた構成とするとともに、風速分布画像作成手段１３を、高さ画像ＧHと形状画像ＧSと風向き画像ＧDとを入力画像とし、風速分布画像ＧWを出力画像とする畳み込み ニューラルネットワーク から構成した。

• 公開日：2018/01/11
• 出典：建物周辺の風速分布の推定方法及び建物周辺の風速分布推定装置
• 出願人：株式会社熊谷組

ニューラルネットワーク に基づいた言語モデルを学習させる言語モデル学習方法及び装置、学習された言語モデルに基づいて音声データを認識する音声認識方法及び装置を提供すること。

• 公開日：2016/06/20
• 出典：言語モデル学習方法及び装置、音声認識方法及び装置
• 出願人：三星電子株式會社

さらに機械学習装置１０は、出力値と教師データとの誤差に基づいて、 ニューラルネットワーク １で正解を得るための、入力層の複数のユニットへの入力値の誤差を算出する。

• 公開日：2018/04/05
• 出典：機械学習プログラム、機械学習方法、および機械学習装置
• 出願人：富士通株式会社

ニューラルネットワーク を用いた学習において、ユニット数を変化させる外部ループと、個別のＮＮ学習との時間リソースの配分を適切に行うことを課題とする。

• 公開日：2017/06/01
• 出典：学習方法、学習プログラムおよび情報処理装置
• 出願人：富士通株式会社

そして、当該パラメータの値が調節された ニューラルネットワーク に対して実測データが入力された際の出力結果に応じて、当該実測データに対応する対象系の状態が高精度で認識される。

• 公開日：2018/03/15
• 出典：学習用データ生成方法およびこれを用いた対象空間状態認識方法
• 出願人：独立行政法人国立高等専門学校機構

入力層及び出力層を有する ニューラルネットワーク 、学習データ及びモニターデータを用いて、σＬ＜σＭとなるような、十分に大きい学習回数でニューラルネットワークの学習を行った後に、学習回数を減らしながらニューラルネットワークの学習をσＬ≧σＭとなるまで繰り返し、かつ、解析度判定値が第一の設定値を満たさない場合であって、解析度判定値が予め定めた第二の設定値を満たす場合、監視データの実測値が特定の限定条件によって形成される数値範囲内に属する場合であれば、ニューラルネットワークの入力層に当該の監視データの実測値を入力し、出力層から評価データの推測値を出力するセメントの品質または製造条件の予測方法。

• 公開日：2017/04/06
• 出典：セメントの品質または製造条件の予測方法
• 出願人：太平洋セメント株式会社

パルスニューロンモデルの ニューラルネットワーク をハードウェア実装する際のシステム負荷を下げる各種工夫を行うことでハードウェア実装容易性を向上する。

• 公開日：2017/10/05
• 出典：信号変換装置及び信号変換システム
• 出願人：独立行政法人国立高等専門学校機構