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1. (WO1997017659) BIOLOGICAL NEURAL NETWORK
Latest bibliographic data on file with the International Bureau

Pub. No.: WO/1997/017659 International Application No.: PCT/JP1996/003283
Publication Date: 15.05.1997 International Filing Date: 08.11.1996
IPC:
G06N 3/04 (2006.01)
G PHYSICS
06
COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
N
COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3
Computer systems based on biological models
02
using neural network models
04
Architecture, e.g. interconnection topology
Applicants:
NOMURA, Katsuhiko [JP/JP]; JP
Inventors:
NOMURA, Katsuhiko; JP
Priority Data:
7/32496409.11.1995JP
Title (EN) BIOLOGICAL NEURAL NETWORK
(FR) RESEAU NEURONAL BIOLOGIQUE
Abstract:
(EN) A neural network comprising discriminant function elements for calculating the inner product of an input pattern vector and a predetermined weighting vector to find similarity in order to accomplish hierarchical recognition of inputted patterns from a rough classification to a fine classification. The discriminant function element uses, as the weighting function described above, the vector (3) which is determined as the subtraction result of an arithmetic mean vector (reference vector) (22) of the pattern vectors as a whole belonging to the set as a reference on a pattern space from the result of addition of variation vectors (23) as variation of an arithmetic mean vector (target vector) (21) of all the pattern vectors to be determined, constitutes the variation vector again by using a random number generation process and a history vector limiting the upper limit of the random numbers generated in the random number generation process, and generates the identification function elements of 'offspring' by using the variation vector so constituted.
(FR) Un réseau neuronal comprend des éléments de fonction discriminante permettant de calculer le produit scalaire d'un vecteur de motif d'entrée et d'un vecteur de pondération prédéfini de façon à trouver la similarité, afin de procéder à la reconnaissance hiérarchique des motifs entrés à partir d'une classification grossière pour aller vers une classification fine. L'élément de fonction discriminante utilise, comme fonction de pondération décrite ci-dessus, le vecteur (3) qui est déterminé comme étant le résultat obtenu en soustrayant un vecteur de moyenne arithmétique (vecteur de référence) (22) des vecteurs de motifs en tant que totalité appartenant à l'ensemble, comme référence dans un espace de motif, du résultat de l'addition des vecteurs de variation (23), comme variation d'un vecteur de moyenne arithmétique (vecteur cible) (21) de tous les vecteurs de motifs à déterminer. L'élément de fonction discriminante reconstitue le vecteur de variation à l'aide d'un processus de génération aléatoire de nombres et d'un vecteur d'historique définissant la limite supérieure des nombres aléatoires générés durant le processus de génération de nombres, puis il génère les éléments de fonction d'identification de 'progéniture' à l'aide du vecteur de variation ainsi constitué.
Designated States: AU, CA, JP, US
European Patent Office (AT, BE, CH, DE, DK, ES, FI, FR, GB, GR, IE, IT, LU, MC, NL, PT, SE)
Publication Language: Japanese (JA)
Filing Language: Japanese (JA)
Also published as:
JP3796755AU1996075067