(57)【要約】【課題】パーセプトロン等を並列に利用する際の認識能力を増大させる。【解決手段】学習課題のパターンの組が入力されると、１つの入力パターンとパーセプトロン３０、３１、３２、…の一部あるいは全部とが対応付けられる（Ｓ１０、Ｓ１１）。一部のパーセプトロンを対応付ける場合には、この対応づけは、ランダムに行ってもよいし、順に対応づけても良い。ただし、１つのパターンは必ず、いずれかのパーセプトロンに対応付けられるように行う。各パーセプトロンの内部結合と、対応するパターンの内積をとり、パターンとパーセプトロンとの対応表を作る（Ｓ１２）。順にパターンを選択し、少なくとも１つ閾値を超えた内積をとるパーセプトロンがあれば、更新は行わない。１つも閾値を超えるパーセプトロンがなければ、最大の内積を取るパーセプトロンの内部結合を、学習則にしたがって更新する。【選択図】　図６
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
参照パターンと入力パターンとを比較参照し判定値を計算し、その判定値の大きさによって前記入力パターンを認識する認識ユニットを複数並列に配した組み換え型パターン認識装置において、
課題となる入力パターンが入力される入力装置と、
前記入力装置に入力された入力パターンの各々と、その入力パターンを認識すべく学習がなされる複数の認識ユニットとの対応を記憶した入力パターン保持装置と、
前記認識ユニットの参照パターンを構成するため部分参照パターンを記憶する部分参照パターン保持装置と、
前記部分参照パターン保持装置に保持された前記部分参照パターンを組み合わせて参照パターンを構成する参照パターン組み換え装置とを有し、
前記認識ユニットの各々は、
前記参照パターン組み換え装置で生成された参照パターンを保持する参照パターン保持装置と、
前記入力パターン保持装置に、当該認識ユニットと対応があるものとして保持された前記入力パターンと、前記参照パターン保持装置に記憶された前記参照パターンとの比較参照を行い判定値を計算する判定値計算装置と、
判定値計算装置で計算された判定値と、あらかじめ設定された閾値を比較し判定する判定装置と、
前記判定装置の判定に従い参照パターンを変更する参照パターン変更装置とを有することを特徴とする組み換え型パターン認識装置。
【請求項２】
参照パターンと入力パターンとを比較参照し判定値を計算し、その判定値の大きさによって前記入力パターンを認識する認識ユニットを複数並列に配した組み換え型パターン認識装置において、
課題となる入力パターンが入力される入力装置と、
前記入力装置に入力された入力パターンと、その入力パターンを認識すべく学習がなされる認識ユニットとの対応を記憶した入力パターン保持装置と、
前記認識ユニットの参照パターンを構成するため部分参照パターンを記憶する部分参照パターン保持装置と、
前記部分参照パターン保持装置に保持された前記部分参照パターンを組み合わせて参照パターンを構成する参照パターン組み換え装置とを有し、
前記認識ユニットの各々は、
前記参照パターン組み換え装置で生成された参照パターンを保持する参照パターン保持装置と、
前記入力パターン保持装置に、当該認識ユニットと対応があるものとして保持された前記入力パターンと、前記参照パターン保持装置に記憶された前記参照パターンとの比較参照を行い判定値を計算する判定値計算装置と、
判定値計算装置で計算された判定値と、あらかじめ設定された閾値を比較し判定する判定装置と、
前記判定装置の判定に従い参照パターンを変更する参照パターン変更装置とを有し、
前記入力パターン保持装置に保持される対応のうちの少なくとも１つは、１つの入力パターンに対して複数の認識ユニットを学習対象として対応づけることを特徴とする組み換え型パターン認識装置。
【請求項３】
参照パターンは前半の部分参照パターンと考案の部分参照パターンから生成される請求項１または２記載のパターン認識装置。
【請求項４】
内部結合と入力パターンとの内積をとりその内積の値の大きさによって前記入力パターンを認識するパーセプトロン装置を複数並列に配した組み換え型パターン認識装置において、
課題となる入力パターンが入力される入力装置と、
前記入力装置に入力された入力パターンと、その入力パターンを認識すべく学習がなされるパーセプトロンとの対応を記憶した入力パターン保持装置と、
前記パーセプトロンの内部結合を構成するため部分内部結合を記憶する部分内部結合保持装置と、
前記部分内部結合保持装置に保持された前記部分内部結合を組み合わせて内部結合を構成する内部結合組み換え装置とを有し、
前記パーセプトロンの各々は、
前記内部結合組み換え装置で生成された内部結合を保持する内部結合保持装置と、
前記入力パターン保持装置に保持された前記入力パターンと前記内部結合保持装置に記憶された前記内部結合との内積を計算する内積計算装置と、
前記内積計算装置で計算された内積値と、あらかじめ設定された閾値とを比較し判定する判定装置と、
前記判定装置の判定に従い内部結合を変更する内部結合変更装置とを有し、
前記入力パターン保持装置に保持される対応のうちの少なくとも１つは、１つの入力パターンに対して複数の認識ユニットを学習対象として対応づけることを特徴とする組み換え型パターン認識装置。
【請求項５】
参照パターンと入力パターンとを比較参照し判定値を計算し、その判定値の大きさによって前記入力パターンを認識する認識ユニットを複数並列に配した組み換え型パターン認識装置の学習方法において、
課題の入力パターンと、その入力パターンを認識すべく学習がなされる複数の認識ユニットとの対応を記憶するステップと、
前記認識ユニットの参照パターンを構成するため部分参照パターンを記憶するステップと、
前記認識ユニットごとに前記部分参照パターンを組み合わせて参照パターンを構成するステップと、
前記課題の入力パターンと、当該入力パターンと対応する認識ユニットの参照パターンとの比較参照を行い判定値を計算するステップと、
前記課題の入力パターンの各々に対し、判定値が更新が不要であることを示す認識ユニットの参照パターンがあるかどうかを判別するステップと、
前記課題の入力パターンの各々に対し、判定値が更新が不要であることを示す認識ユニットの参照パターンがない場合に、当該認識ユニットの参照パターンのうち更新を不要とする値に最も近い判定値を伴う当該認識ユニットの参照パターンを更新するステップとを有することを特徴とする組み換え型パターン認識装置の学習方法。
【請求項６】
内部結合と入力パターンとの内積をとりその内積の値の大きさによって前記入力パターンを認識するパーセプトロン装置を複数並列に配した組み換え型パターン認識装置の学習方法において、
課題の入力パターンと、その入力パターンを認識すべく学習がなされる複数のパーセプトロンとの対応を記憶するステップと、
前記パーセプトロンの内部結合を構成するため部分内部結合を記憶するステップと、
前記パーセプトロンごとに前記部分内部結合を組み合わせて内部結合を構成するステップと、
前記課題の入力パターンと、当該入力パターンと対応するパーセプトロンの内部結合との内積を取り判定値を計算するステップと、
前記課題の入力パターンの各々に対し、判定値が更新が不要であることを示すパーセプトロンの内部結合があるかどうかを判別するステップと、
前記課題の入力パターンの各々に対し、判定値が更新が不要であることを示すパーセプトロンの内部結合がない場合に、当該パーセプトロンの内部結合のうち更新を不要とする値に最も近い判定値を伴う当該パーセプトロンの内部結合を更新するステップとを有することを特徴とする組み換え型パターン認識装置の学習方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、広くは人工ニューラルネットワークであるパーセプトロンに代表されるパターン弁別型の認識技術に関し、パーセプトロンを並列に利用する際の学習方法と、特に、免疫系の遺伝子組み換え機構等に見られる組み換え機構、あるいは、抗体の抗原と自己細胞の学習等に見られる学習機構を、パーセプトロンに組み合わせることで、パーセプトロンを並列に利用する際の能力の増強を行おうとするものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、生物の情報処理の仕組みをもとに、コンピュータの技術に活かそうとする試みが行われている。コンピュータは本来、生物の仕組みとは独立に考え出されたものであるが、コンピュータの進歩に伴い、人間は簡単に処理が可能であるが、コンピュータは不得意とする領域があることが分かってきた。
【０００３】
その中にあって人工ニューラルネットワークは、脳の神経細胞を摸した素子を多数組み合わせた最適化装置である。パーセプトロン型ニューラルネットワークは、入力信号をベクトル化し、内部結合ベクトルとの内積をとり、この内積の大きさによって入力信号を弁別する。この時、任意の組に弁別するように内部信号を修正するための学習則も見出されている。内部結合ベクトルが１種類であるパーセプトロンは単純パーセプトロンと呼ばれることが多い。単純パーセプトロンは、すべての入力ベクトルを分類できるわけではなく、線形分離可能と呼ばれる入力ベクトルしか分類できるようにはならないという課題があった。
【０００４】
この課題に対して、パーセプトロンを、多層化することで、線形分離可能でない問題にも対応できるようにすることが提案されている。しかしながら、パーセプトロンをどのように実現するかによって、多層化は困難な場合がある。たとえば、近年、Ｌ．Ｍ．エイドルマン『ＤＮＡコンピュータで問題を解く』日経サイエンス、１９９８年１１月号２０ページ、に見られるようにＤＮＡコンピュータという技術が開発されている。この技術では、塩基配列の相補制によってパターン認識を行うことができるが、この場合、基本的に多層化は困難である。
【０００５】
さらに、コンピュータそのものだけでなく、コンピュータが接続されたネットワークも、複雑化するに伴い、生物の振る舞いとの類似性が見出されている。たとえば、コンピュータウイルスは、データの複製機能と、メールによる伝達により、コンピュータ単体だけではなく、ネットワーク全体を破壊する。生物においても、ウイルスのより変化した細胞が、細胞分裂により増殖し、他の細胞を破壊し、さらには生体そのものを破壊してしまう。
【０００６】
このような、生物とコンピュータの対応から、脳神経系以外の生物の仕組みもコンピュータシステムや、ネットワークの技術に利用できるのではないかとか考えられるようになってきた。たとえば、前述したコンピュータウイルスでは、免疫系の働きが有効になるのではないかと考えられている。
【０００７】
生体の免疫系は、体内に進入した異物を認識し排除する機構である。免疫系において、異物を認識するために重要な役割を果たすのが、抗体である。抗体はアミノ酸の小さな分子であり、その形状で異物と結合する。その際、異物の全体を見るのではなく特徴的な部分と結合することができる。近年、Ｊ．Ｏ．ケップハート、Ｇ．Ｂ．ソーキン、Ｄ．Ｍ．チェス、Ｓ．Ｒ．ホワイト『コンピュータウイルスＶＳ．デジタル免疫系』日経サイエンス１９９８年２月号２０ページ、Ｓ．フォレスト、Ｓ．Ａ．ホフマイヤー、Ａ．ソマヤージ『Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｉｍｍｕｎｏｌｏｇｙ』Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｔｈｅ　ＡＣＭ、１９９７年１０月号８８ページに見られるように、免疫系の認識と排除のアルゴリズムを、コンピュータネットワークに応用すれば、コンピュータウイルス除去も可能なのではないかと考えられている。これが実現すれば、自動的にコンピュータウイルスが登録され、認識と除去を行う事ができると期待されている。
【０００８】
たとえば、特開平特開平８−１７９９４２号公報、『免疫ＩＣ、およびそれを用いた免疫ＩＣカードとコンピュータ』は、コンピュータネットワークをウイルスから守るための発明である。しかしながら、前記発明は、ＩＣカードを利用したシステムの提案であり、ウイルスを認識する方式の発明ではない。
【０００９】
また、特開平１０−１３４０２０号公報、『免疫と遺伝的アルゴリズムを組み合わせた最適化装置および免疫と遺伝的アルゴリズムを組み合わせた最適化プログラムを格納した記録媒体』は、免疫系の遺伝子組換の特徴を、遺伝的アルゴリズムと組み合わせ、遺伝的アルゴリズムの学習を効率的に行おうとするものである。しかしながら、前記発明は、パターンの学習能力を高める装置の発明ではない。
【００１０】
免疫系は、生体内の他の器官と異なり、中心となる臓器を持たない。免疫系の中心となるのは、リンパ球と呼ばれる細胞と、抗体と呼ばれる細胞である。リンパ球は、骨髄で生み出され、胸腺で教育されるが、その後は、血液中に分散し協調的に働いている。現在のコンピュータネットワークは多数のコンピュータを含んでおり、中枢としてのコンピュータが局所的に制御を行うより、免疫系のように分散的に制御を行うほうが適していると考えられている。
【００１１】
免疫系は、抗原と呼ばれる外来の異物を、アミノ酸５００個程度の小さなタンパク質の分子である抗体によって認識する。抗体は、抗原の働きを認識するのではなく、その表面の一部の形状や静電的性質に結合することで認識する。一部を見るだけで認識を行うことで、高速な処理を可能としている。この認識方式をコンピュータシステム上のプログラムコードの認識に応用すれば、コンピュータウイルスの高速な認識も可能になると考えられる。
【００１２】
さらに、免疫系は、中枢となる組織をもたず、体内に分散した抗体やリンパ細胞などが協調して働くことに特徴がある。コンピュータネットワークが大規模になるほど、中枢の制御機構が全体を監視するということが、制御機構への負荷が大きくなることを意味するようになる。この点でも、免疫系の認識方式をコンピュータシステム上のプログラムコードの認識に応用すれば、一ヶ所に負荷を集中することなく制御が可能になると考えられる。
【００１３】
このように、認識においては、コンピュータシステムへ応用できうる有利な特徴をもつ免疫系であるが、学習においては困難な点がある。免疫系は、未知の抗原を認識することが可能であるが、その能力は、進化において抗原との競争によって獲得してきたものである。コンピュータ上の学習システムでは、認識すべき情報が入力されると、認識結果の出力を行う。この出力が正しいかどうかの判定は、教師と呼ばれる判定装置が行い、学習システムの内部プログラムが書き換えられる。ところが、免疫系の場合、進化において正誤の判断は、抗原の除去か、抗原による駆逐、すなわち、システムの保存か除去という形で行われる。コンピュータシステムの場合は、システムを多数用意し、優れたシステムを選択するという手法は適当ではない。分散的システムには免疫系にはない機構を考案することが課題となる。
【００１４】
特願２０００−３３８９７５、『パターン認識装置およびその学習方法』では、パーセプトロンの素子数が少ない弁別装置、あるいは、特に、単純パーセプトロン型装置を並列に使い、パターン弁別を行う際に生じる誤差の増加を減少させ、さらに、弁別を高い精度で行う方法が提案されている。前記提案では、あらかじめ、入力パターンと、その入力パターンを担当するパーセプトロンとの対応づけをあらかじめ行っていたので、各パーセプトロンが担当する入力パターンを学習すればよいので、全体を統合する必要がない。しかしながら、記憶数は素子の２倍という限界を超えることはできず、このことは、本発明で課題としている線形分離できない課題には解決手段となっていないことを示している。
【００１５】
【発明が解決しようとする課題】
単純パーセプトロンに代表される、パターン弁別の認識装置を並列に使い、１つの認識装置では学習できない問題を学習すること、および、認識を高い精度で行うことを課題とする。
【００１６】
【課題を解決するための手段】
本発明は、複数の抗体で多くの抗原を認識していることと、この抗体は、遺伝子組換により種類を増やしていることに注目し、この仕組みをパーセプトロンに代表されるパターン弁別の認識機械にとりれたものである。
【００１７】
免疫系は、多数の抗体を生成し抗原への認識能力を高めている。さらに、この抗体の数を増やすために遺伝子組み換えという機構がある。抗体の１つは、１つの遺伝子から作られるのではなく、複数の部分的な遺伝子の組み合わせで作られている。このように遺伝子を組み換えることで、限られた遺伝子から多数の抗体を作り出すことができるのである。
【００１８】
本発明で課題としている線形分離できない課題に対しては、入力パターンとパーセプトロンの組合せを自由にすることで、組合せに最適化が起こり、課題解決ができると考えられる。この効果は抗体数が多いほど有効である。したがって、組み換えにより抗体数を増加させることは線形分離できない課題をより効果的に解決できる手段となっている。
【００１９】
以下具体的に解決の手段を示す。まず、パーセプトロンの構成方法について示す。本明細書ではパーセプトロンを例にとり説明するが、他の種類のパターン弁別の認識装置であっても良い。それぞれのパーセプトロンは独立でなく、２つあるいはそれ以上の内部結合群の組み合わせによって作られている。部分内部結合群が２つであり、１つの内部結合群に含まれる内部結合がＮであるとすると、Ｎの２乗個の内部結合が作られる。これらの内部結合の１つから、１つのパーセプトロンが構成される。
【００２０】
次に、特定のパターン群を学習するための手段を示す。複数のパターン認識対象が入力されると、すべてのパーセプトロンに入力される。あるいは、パターンごとにパーセプトロンをランダムに選択し入力しても良い。すべての入力パターンのそれぞれに対して、全部あるいは、１つ以上のパーセプトロンが対応づけられる。それぞれのパーセプトロンは、対応付けられたパターンについて結合度を計算し、その結果を認識判定装置へ送る。認識判定装置は、すべての結合度を調べあらかじめ定めた閾値を超えた入力パターンは認識したと判定される。これは、担当するすべてのパーセプトロンが認識したと判定する必要はなく。どれか１つのパーセプトロンが認識すればよい。一方、担当するすべてのパーセプトロンで閾値を超えなかったパターンは、認識されなかったとみなされる。学習は、認識されなかったパターンについて行われるが、認識されなかったパターンを担当するパーセプトロンの中でもっとも高い結合度を示したパーセプトロンが、このパターンを学習する。このサイクルが繰り返され、すべてのパターンがいずれかのパーセプトロンから認識されるようになると学習は行われなくなる。本発明によると、パーセプトロン間が相互作用し、その結果、線形分離不可能な問題も学習できることが期待される。さらに、内部結合の組み換えにより、より多くのパーセプトロンを生成でき、これにより線形分離が不可能な問題の学習可能性がより高まると期待される。
【００２１】
なお、本発明の種々の特徴は特許請求の範囲に記載され以下実施例を用いて詳細に説明される。
【００２２】
本発明は装置またはシステムとして構成できるのみならず、方法としても実現可能であり、また、コンピュータプログラムとして実装できることはもちろんである。
【００２３】
【発明の実施の形態】
以下、実施例を用いて本発明を詳細に説明する。
【００２４】
図１は、本発明の実施例のパターン認識装置の概略を示す図であり、図２は、本発明の実施例のパターン認識装置の具体的な構成図である。
図１および図２において、パターン認識装置は、入力装置１０、入力パターン保持装置２０、パーセプトロン３０、３１、３２、…、部分内部結合保持装置４０、内部結合組み換え装置５０等を含んで構成されている。パーセプトロン３０、３１、３２、…の各々は、内積計算装置３０１、判定装置３０２、内部結合変更装置３０３、内部結合保持装置３０４等を有して構成されている。
本実施例においては、パターン認識課題が、入力装置１０を通して入力され、入力パターン保持装置２０に記憶される。このとき、入力パターンは、複数のパーセプトロン３０〜の一部あるいは全部と対応づけられる。入力パターン保持装置２０に記憶される入力パターンは、成分が１と−１からなる入力パターンを表すベクトルである。図３にその一例を示す。部分内部結合保持装置４０には、２つあるいはそれ以上の部分内部結合群が記憶されている。それぞれの部分内部結合群には、複数の部分内部結合を含んでいる。それぞれの部分内部結合群が含む部分内部結合は異なる数であっても良い。この数をＬ１、Ｌ２、Ｌ３…とする。
内部結合組み換え装置５０は、部分内部結合保持装置４０に記憶された部分内部結合群の中から、１つずつ部分内部結合を取り出し、それらを組み合わせて、１つの内部結合を作る。結局、Ｌ１×Ｌ２×Ｌ３×…個の内部結合が生成され、それぞれが１つのパーセプトロン３０、３１、３２、…の内部結合となる。
【００２５】
入力パターンとパーセプトロン３０、３１、３２、…の対応づけが行われる。
１つの入力パターンとこれらのパーセプトロン３０、３１、３２、…の一部あるいは全部と対応付けられる。一部のパーセプトロンを対応付ける場合には、この対応づけは、ランダムに行ってもよいし、順に対応づけても良い。ただし、１つのパターンは必ず、いずれかのパーセプトロン３０、３１、３２、…に対応付けられるように行う。入力パターンとパーセプトロン３０、３１、３２、…の対応づけは、入力パターン保持装置２０に入力パターンとともに記憶される。１つのパーセプトロン３０の内積計算装置３０１では、入力パターンが１つずつ順に選択され、入力パターンの入力ベクトルと、内部結合の内積が計算される。たとえば２つの部分内部結合を組み合わせ、前半部をμ番目と後半部をν番目であるとして、記号ではＩｉμとＪｊνで表すことにして、ε番目の入力パターンをξｉεで表すと、次の式で表現される。
【数１】
2004078330.tif 000003
ここで、ｉとｊは、内部結合と入力パターンの成分を表している。また、ｌ／２（「ｌ」はエルの小文字）は部分内部結合の長さである。したがって各パーセプトロンの内部結合の長さはｌ（エル）である。判定装置３０２では、このＭε，μνが内積計算装置３０１に格納されていた閾値と比較される。閾値より大きい場合は１、小さい場合は０と判定される。この値は、入力パターンの番号と、パーセプトロンの番号とともに、判定装置に記憶される。図４にその一例を示す。
この図４では、入力パターン数を１０、パーセプトロン数を１０としているが、これより大きい数であっても可能である。ある１つのパーセプトロンに注目したときに、担当しな入力パターンは−で示している。○（丸）は、閾値を超えた入力パターンを表している。ここでは、閾値を０としている。数値で表した入力パターンは、閾値を超えないパターンで、その値は（式１）の内積を表している。
入力パターンに注目したとき、○が１つでもあれば、そのパターンは認識されたとして内部結合の更新は行わない。○が１つも無いパターンは、もっとも大きな内積値をもつパーセプトロンの内部結合が更新される。更新に使われる学習則は、
【数２】
2004078330.tif 000004
である。ηは、学習率を表すパラメータである。これを、すべてのパターンについて行う。このサイクルを繰り返すことですべてのパターンに正しく反応できるようになる。
【００２６】
つぎに本実施例の動作を詳細に説明する。
【００２７】
図５に示すように、要素が１と−１からなる長さ２００のベクトルが少なくとも４０００個あり、これらのベクトルを入力すると反応する装置を構成することが課題である。長さ２００のベクトルを認識するためのパーセプトロンは、理論的に４００個のベクトルを認識することが知られている。したがって、１０個のパーセプトロンを並列におき、すべてに入力パターンを入力しどれかのパーセプトロンが反応するように構成すれば良い。しかしながら、ベクトルの長さが２００では、認識誤差が大きく、さらに並列に構成されているために。実験の結果では、３６００個程度しか認識できないことが分かっている。特願２０００−３３８９７５、『パターン認識装置およびその学習方法』では、内部結合を組み換えることで理論値の４０００個を認識できるようにしているが、この実施例では４０００個以上を認識することが課題である。
【００２８】
図６に、本発明の実施例における学習の動作の流れを示す。学習されるべきパターンの組が入力されると、各パターンには、学習を担当する複数のパーセプトロン３０、３１、３２、…が用意される。そして、１つの入力パターンとこれらのパーセプトロン３０、３１、３２、…の一部あるいは全部と対応付けられる（Ｓ１０、Ｓ１１）。一部のパーセプトロン３０、３１、３２、…を対応付ける場合には、この対応づけは、ランダムに行ってもよいし、順に対応づけても良い。
ただし、１つのパターンは必ず、いずれかのパーセプトロン３０、３１、３２、…に対応付けられるように行う。各パーセプトロンは、部分内部結結合を表す番号の組で表される。この例では、前半部をμ、後半部の内部結合をνで表している。次にこの内部結合と、対応するパターンの内積をとり、パターンとパーセプトロンとの対応表を作る（Ｓ１２）。順にパターンを選択し、少なくとも１つ閾値を超えた内積をとるパーセプトロンがあれば、更新は行わない（Ｓ１３、Ｓ１４、Ｓ１６）。１つも閾値を超えるパーセプトロンがなければ、最大の内積を取るパーセプトロンの内部結合を、学習則にしたがって更新する（Ｓ１３、Ｓ１４、Ｓ１５、Ｓ１６））。このとき、内部結合の更新は、部分内部結合保持装置４０に保持された値にも反映させる。同様の動作を繰り返す（Ｓ１６、Ｓ１７）。
すべてのパターンが終了したときに、すべてのパターンに対し１つでも内積が閾値を超えるパーセプトロンが存在すれば学習は終了である（Ｓ１８）。
【００２９】
図７に、本発明の実施例における認識の動作の流れを示す。認識されるべきパターンが入力されると、部分内部結合保持装置に記憶された、部分内部結合が組み換えられて１つの内部結合が作られる（Ｓ２０）。これと入力パターンの内積をとり（Ｓ２１）、正であればパターンは認識されて終了である（Ｓ２２、Ｓ２３）。仮に負であると、次の組み合わせで内部結合が作られ内積を計算する（Ｓ２２、Ｓ２４）。この内積の正のものが得られるまで、組み合わせを変えて実行する。仮に、すべての組み合わせで正にならなかったものは、認識不能として判定され終了する（Ｓ２４、Ｓ２５）。
【００３０】
本発明の実施により、内部結合を組み換え型にすることで、４０００個以上のパターンを認識することができる。
【００３１】
【発明の効果】
上述のように、本発明の組み換え型パターン認識装置によれば、線形分離でない課題も学習することが可能である。さらに並列度がより高い場合に、より高い効果を得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施例の概略を示す図である。
【図２】本発明の実施例の構成例を示す構成図である。
【図３】パターン認識課題に対する入力パターン保持装置に記憶された入力パターンの一例を示す図である。
【図４】パターン認識課題に対して判定装置で計算され保持される判定データの一例を示す図である。
【図５】実施例における入力パターンとパーセプトロンの例を示す図である。
【図６】パターン認識課題に対する学習の動作を示すフローチャートである。
【図７】パターン認識課題に対する認識の動作を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１０　入力装置
２０　入力パターン保持装置
３０　パーセプトロン装置
３０１　内積計算装置
３０２　判定装置
３０３　内部結合変更装置
３０４　内部結合保持装置
４０　部分内部結合保持装置
５０　内部結合組み換え装置
【図１】
2004078330.tif 000005
【図２】
2004078330.tif 000006
【図３】
2004078330.tif 000007
【図４】
2004078330.tif 000008
【図５】
2004078330.tif 000009
【図６】
2004078330.tif 000010
【図７】
2004078330.tif 000011