【誤訳訂正書】
【提出日】平成22年8月24日(2010.8.24)
【誤訳訂正１】
【訂正対象書類名】特許請求の範囲
【訂正対象項目名】全文
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
人工ニューラルネットワークの手段によって、画像認識又は検出を行う装置であって、前記ニューラルネットワークが、コンピュータと、該コンピュータによって実行されるソフトウェアと、で実現されており、前記人工ニューラルネットワークが、
第１の層であるいわゆる入力層と、第２の層であるいわゆる出力層からなる少なくとも２つの層を形成する複数のノードを備え、
前記入力層のノードがデータベースの入力データを入力するための入力チャネルを形成し、
前記出力層のノードが前記入力データを演算して得られる出力データを提供するための出力チャネルを形成し、
前記入力層の前記ノードと前記出力層の前記ノードの間に結合が提供され、
前記出力層の前記ノードのそれぞれが前記入力層から受信された前記入力データを前記出力データに変換し、
該変換が、前記入力データに重み付けをすることによって前記入力ノードから前記出力ノードに受信された前記入力データを合計する少なくとも１つの下位段階を備える第１変換段階と、
前記第１変換段階により得られた結果を非線形に変換する第２変換段階を備え、
出力ノードにおいて実行される前記変換により得られる出力データが前記出力データであり、
入力データが、画像データであり、出力データが、認識又は検出された特徴であり、
前記出力ノードのそれぞれにおいて、前記第１変換段階が２つの下位段階を備え、
第１の下位段階が、前記入力ノードから前記出力ノードにより受信された入力データの非線形変換関数であり、
第２の下位段階が、前記第１の下位段階において前記非線形に変換された入力データを合計する段階であることを特徴とする人工ニューラルネットワーク。
【請求項２】
所定数の入力ノードを有する入力層と、
所定数の出力ノードを有する出力層を備え、
前記入力層と前記出力層の間に１つの或いは複数のノードの隠れ層が更に配され、
前記隠れ層のノードが、前記隠れ層が複数配される場合には前記入力層の前記入力ノード及び他の隠れ層のノードに重み付けされて接続され、最後の隠れ層のノードが出力層の出力ノードに接続され、前記隠れ層が１つのみ配される場合には前記入力層の前記入力ノード及び前記出力層の前記出力ノードに、重み付けされて接続され、
前記少なくとも１つの隠れ層或いは前記複数の隠れ層のノードのそれぞれ及び前記出力層のノードが、前記入力層から或いはそれ以前の隠れ層からの入力データから出力データへの変換を行い、
該変換が第１変換段階を備え、
該第１変換段階が、２つの連続する下位段階を備え、
第１の下位段階が、前記出力ノード或いは前記隠れ層のうち１つの層の前記ノードにより、前記入力層の前記入力ノード或いは前記それ以前の隠れ層のノードから受信された入力データを非線形に変換する関数を備え、
第２の下位段階が、前記第１の下位段階において更に重み付けされた、非線形に変換された前記入力データを合計する段階であり、
前記変換が更に、第１変換段階において得られた結果を非線形に変換する第２変換段階を備え、
前記ノードにおいて実行される前記変換により得られる出力データが、該ノードが前記出力層の前記出力ノードである場合には出力データであり、或いは前記隠れ層のうち１つの層のノードから他の隠れ層のノード或いは前記出力層の前記出力ノードへの入力データであることを特徴とする請求項１記載の装置。
【請求項３】
前記入力層の前記ノードの入力データが、前記データベースの入力データに含まれ、
前記入力層の前記ノードの出力データが、出力層のノード、前記１つの隠れ層のノード、或いは前記複数の内の最初の隠れ層に、これら層のノードの入力データとして提供され、
前記出力層の出力データが前記人工ニューラルネットワークの演算結果に含まれることを特徴とする請求項２記載の装置。
【請求項４】
ノードにより実行される前記入力データを非線形に変換する第１の下位段階が正弦関数を用いて前記入力データを変換する段階を備え、
前記第２の下位段階が、前記正弦関数による変換の後、すなわち前記第１の下位段階を実行した後に、前記入力データを合計する段階を備えることを特徴とする請求項１乃至３いずれかに記載の装置。
【請求項５】
前記少なくとも１つの隠れ層及び前記出力層のノードのそれぞれが、異なる入力データのための複数の入力チャネルを備え、
前記第１変換段階において非線形変換を行う前記第１の下位段階を実行するための受信ユニットに、前記チャネルの各々が関連付けられており、
前記チャネルそれぞれの前記受信ユニットの出力に、結合される入力を備えるとともに、前記チャネルそれぞれの前記非線形に変換された入力データを１つの値に合計することにより、前記第１変換段階の前記第２の下位段階を実行する合計ユニットと、
前記合計ユニットの出力に接続される入力を備える非線形変換ユニットを備え、
前記第１変換段階において得られた前記値を非線形フィルタリングして、連続する隠れ層或いは前記出力層の入力値である前記ノードの出力値を算出することにより、該非線形変換ユニットが前記第２変換段階を実行することを特徴とする請求項１乃至４いずれかに記載の装置
【請求項６】
前記ノードによる前記入力データの前記第１の下位段階の変換が下記の数式１により定義され、該第２の下位段階において、下記の数式２に示す関数にしたがって、非単調に正弦波関数により処理された重み付けされた入力値が合計されることを特徴とする請求項１乃至５いずれかに記載の装置。
【数１】
2007505379.tif 000001
【数２】
2007505379.tif 000002
【請求項７】
前記第２変換段階が、シグモイド関数を用いて行われることを特徴とする請求項１乃至６いずれかに記載の装置。
【誤訳訂正２】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】発明の名称
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【発明の名称】人工ニューラルネットワークの手段によって、画像認識又は検出を行う装置
【誤訳訂正３】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】０００１
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【０００１】
本発明は、第１層であるいわゆる入力層と、第２層であるいわゆる出力層からなる少なくとも２つの層を形成する複数のノードを備え、前記入力層のノードがデータベースの入力データを入力するための入力チャネルを形成し、前記出力層のノードが前記入力データを演算して得られる出力データを提供するための出力チャネルを形成し、前記入力層の前記ノードと前記出力層の前記ノードの間に結合が提供され、前記出力層の前記ノードのそれぞれが前記入力層から受信された前記入力データを前記出力データに変換し、該変換が、前記入力データに重み付けを行うことにより、前記入力ノードから前記出力ノードに受信された前記入力データを合計する少なくとも１つの下位段階を備える第１変換段階と、前記第１変換段階により得られた結果を非線形に変換する第２変換段階を備え、出力ノードにおいて実行される前記変換により得られる出力データが前記出力データであることを特徴とする人工ニューラルネットワークに関する。
【誤訳訂正４】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】０００９
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【０００９】
従来のネットワークにおいては、各ノードは、入力ノードから重み付けされた入力データを受信し、その入力データを合計し、その結果を非線形関数により変換する要素として機能する。ノードは入力データ変換を実行可能な関数要素である。データベース及び／又は他のノードにより提供される。ノードは更に変換後の入力データを出力として提供する。出力データは、他のノードに送信されるか又は人工ニューラルネットワークの出力データとなる。
【誤訳訂正５】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００２０
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００２０】
アルゴリズムに学習させる多種の学習関数の組み合わせが知られている。これら学習関数の組み合わせが、アルゴリズムの重要な機能となる。なぜなら学習フェーズがアルゴリズムの計算の信頼性や計算速度といったアルゴリズムの性能に影響を与えるためである。重みは、同一の入力から得られた計算後の出力と既知の出力との差を減少させる手段により、決定される。データの構造によっては誤差を最小化させる際、アルゴリズムは頻繁にローカルミニマを検出する。ローカルミニマに陥ると、最も訓練・学習をしたアルゴリズムと一致する絶対的な最小値を検出することができない。
【誤訳訂正６】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００２５
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００２５】
本発明は冒頭で記載した人工ニューラルネットワークを用いて上記の目的を達成する。本発明の人工ニューラルネットワークは、更に各出力ノードにおいて、第１変換段階が２つの下位段階を備える。第１の下位段階は、入力ノードから送信され出力ノードで受信された入力データの非線形関数であり、第２の下位段階は、前記第１の下位段階において前記非線形に変換された入力データを合計する段階である。
【誤訳訂正７】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００２６
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００２６】
一般的に、人工ニューラルネットワークは、所定数の入力ノードを有する入力層と、所定数の出力ノードを有する出力層を備え、前記入力層と前記出力層の間に少なくとも１つの或いは複数のノードの層、すなわちいわゆる隠れ層が更に配され、前記隠れ層のノードが重み付けされて結合され、前記隠れ層が複数配される場合には前記入力層の前記入力ノード及び他の隠れ層のノードに、前記隠れ層が１つのみ配される場合には前記入力層の前記入力ノード及び前記出力層の前記出力ノードに、重み付けされて結合され、前記少なくとも１つの隠れ層或いは前記複数の隠れ層のノードのそれぞれ及び前期出力層のノードが、前記入力層から或いはそれ以前の隠れ層からの入力データから出力データへの変換を行い、該変換が第１変換段階を備え、該第１変換段階が、２つの連続する下位段階を備え、第１の下位段階が、前記出力ノード或いは前記隠れ層のうち１つの層の前記ノードにより、前記入力層の前記入力ノード或いは前記先行する隠れ層のノードから受信された入力データの非線形変換関数を備え、第２の下位段階が、前記第１の下位段階において重み付けすることにより非線形に変換された前記入力データを合計する段階であり、前記変換が更に、第１変換段階において得られた結果を非線形に変換する第２変換段階を備え、前記ノードにおいて実行される前記変換により得られる出力データが、該ノードが前記出力層の前記出力ノードである場合には出力データであり、或いは前記隠れ層のうち１つの層のノードから他の隠れ層のノード或いは前記出力層の前記出力ノードへの入力データである。
【誤訳訂正８】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００２８
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００２８】
ノードにより実行される前記入力データを非線形に変換する段階が、正弦関数を用いて前記入力データを変換する第１の下位段階を備え、前記第２の下位段階が、前記正弦関数による変換の後、すなわち前記第１の下位段階を実行した後に、前記インプットデータを合計する段階を備える。
【誤訳訂正９】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００２９
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００２９】
前記少なくとも１つの隠れ層及び前記出力層のノードのそれぞれが、異なる入力データのための複数の入力チャネルを備え、該チャネルが、前記第１変換段階において非線形変換を行う前記第１の下位段階を実行するための受信ユニットと、前記チャネルそれぞれの前記受信ユニットのアウトプットに接続されるインプットを備えるとともに、前記チャネルそれぞれの前記非線形に変換された入力データを１つの値に合計することにより、前記第１変換段階の前記第２の下位段階を実行する合計ユニットと、前記合計ユニットのアウトプットに接続されるインプットを備える非線形変換ユニットを備え、前記第１変換段階において得られた前記値を非線形フィルタリングして、連続する隠れ層或いは前記出力層の入力値である前記ノードの出力値を算出することにより、該非線形変換ユニットが前記第２変換段階を実行する。
【誤訳訂正１０】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００３２
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００３２】
【数４】
2007505379.tif 000003
により定義され、
該第２の下位段階において、関数
【誤訳訂正１１】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００３３
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００３３】
【数５】
2007505379.tif 000004
にしたがって、非単調に正弦波関数により処理された重み付けされた入力値が合計される。
【誤訳訂正１２】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００５０
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００５０】
図２は、本発明の人工ニューラルネットワークの一般的なノードの構造を概略的に示したものである。
Ｒは、受信ユニットの関数を示す。受信ユニットＲは、ノードの各入力チャネルにおける第１変換段階の第１の下位段階を実行する。第１の下位段階は非線形変換であって、詳細については後述される。
Σは第１変換段階の第２の下位段階を示す。第２の下位段階Σは、前の受信ユニットＲにおいて非線形変換された重み付け入力値の総和を求める。
Ｘ１乃至Ｘｎは、入力値を示す。ノードが隠れ層又は出力層に属する場合は、入力値は他の１乃至ｎノードにより受信される。またノードが入力層に属する場合は、入力値はデータベースの入力データである。
Ｗ１乃至Ｗｎは、各結合に付加される重みを示す。結合において重み付けされる際に、ノードは他のノードから入力値を受信する。
Ｆは、ノードのユニットを示す。Ｆでは、第１変換段階で得られた値が入力されて非線形変換段階が実行され、Ｙで示されるノードの出力値が提供される。
【誤訳訂正１３】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００５１
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００５１】
図に示されるノードが入力層或いは隠れ層のノードである場合、出力値は重みつけされて結合され、次の層の１又は所定数のノードへと送信される。次の層は、隠れ層又は出力層にあたる。図に示されるノードが出力層のノードである場合、Ｙは、ネットワークによってノードで処理された計算出力データを示す。
【誤訳訂正１４】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００６３
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００６３】
以下の式（７）は、本発明の多層型隠れ層に適合するように修正された降下法の一般的な例である。図４に、２つの隠れ層を備えた多層型ネットワークが示されている。第１変換段階の第１の下位段階において入力を非線形変換する受信ユニットは、隠れ層ノード及び出力層ノードにのみ提供されている。
【誤訳訂正１５】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００９５
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００９５】
本発明による人工ニューラルネットワークが、単純な問題からより難解な問題を学習するにつれて、重み付けを行う結合において、非線形変換を用いるという興味深い方法を説明する。図１３において、入力の値域を［０，１］としたときの、人工ニューラルネットワークにおける各結合の特性を示す関数のプロットが示される。図１３は、重み付け入力の総和を求める式（５）の追補である。
【誤訳訂正１６】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００９６
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００９６】
図１３において、入力ノードから隠れノードに入力信号を結合するときに行われる正弦の重み付けが示されている。図１３では、最先端技術によれば、逆伝播式ネットワークの単純な線形変換との差はそれほど大きくない。しかし、（図１４のように）隠れノードから出力ノードへの結合荷重を分析すると、本発明による人工ニューラルネットワークの作用における結合の非線形及び非単調動作が明らかとなる。
【誤訳訂正１７】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００９７
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００９７】
図１５及び図１６において、入力ノードから隠れノードへ、そして、隠れノードから出力ノードへ、の重みの関数が、示されている。解決すべき問題、即ち６４スパイラル問題が複雑になるほど、本発明の人工ニューラルネットワークの結合に非線形変換が多く使用される傾向が見られる。よって結合に線形変換が使用されるネットワークとの差異が大きくなる。