Learning neural network and methods thereof

Details Learning neural network and methods thereof Learning neural network and methods thereof

G - Physics

06

F

G06F 15/18 (2006.01) G06N 3/08 (2006.01)

Patent

CA 2172608

A learning neural network (30) implements a random weight change learning algorithm within a weight adjustment mechanism (28) for manipulating the weights applied to inputs of the network (30) in order to achieve a desired functionality for the network (30). Weights are changed randomly from an initial state with a small incremental weight change of either +.delta. or -.delta.. If the overall networkoutput decreases by the weight change, the same weight change is iterated until the error increases. If, however, the overall network error increases. the weights are changed randomly again. After iterating the foregoing methodology, the network error gradually decreases and finally reaches approximately zero. Furthermore, a shift mechanism (36) and a multiplier (38) are employed as a weight application mechanism (16). The shift mechanisms (36) are connected in series with a random line (35) and are connected in parallel with a shift line (44). A random direction is successively channelled through the shift mechanisms (36) via the random line (35) under the control of the shift line (44) so that only a single random number need be generated for all of the shift mechanisms (36) within the neural network (30).

Un réseau neuronal à apprentissage (30) applique un algorithme d'apprentissage à modification aléatoire de poids dans un moyen (28) d'ajustement de poids permettant de manipuler les poids appliqués aux signaux d'entrée du réseau (30) afin d'obtenir une fonctionnalité requise pour le réseau (30). Les poids sont modifiés de manière aléatoire à partir d'un état initial selon une faible modification incrémentielle de +.delta. ou -.delta.. Si l'erreur de sortie globale du réaseau est réduite par la modification de poids, la même modification est répétée par itération jusqu'à ce que l'erreur augmente. Si, cependant, l'erreur globale du réseau augmente, les poids sont à nouveau modifiés de manière aléatoire. Après l'itération du procédé ci-dessus, l'erreur du réseau décroît graduellement jusqu'à ce qu'elle soit finalement presque nulle. En outre, un moyen de décalage (36) et un multiplicateur (38) sont utilisés comme un moyen d'application de poids (16). Les moyens de décalage (36) sont connectés en série à une ligne aléatoire (35) et connectés en parallèle à une ligne de décalage (44). Une direction aléatoire est progressivement suivie à travers les moyens de décalage (36) par l'intermédiaire de la ligne aléatoire (35) sous la commande de la ligne de décalage (44); on ne doit ainsi générer qu'un nombre aléatoire unique pour tous les moyens de décalage (36) dans le réseau neuronal (30).

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