特許・実用新案 検索・分析

1-10 of 24281 results
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    出願年

    • 1982 1982 1
    • 1983 1983 2
    • 1984 1984 8
    • 1985 1985 9
    • 1986 1986 27
    • 1987 1987 48
    • 1988 1988 107
    • 1989 1989 204
    • 1990 1990 347
    • 1991 1991 851
    • 1992 1992 1209
    • 1993 1993 1067
    • 1994 1994 859
    • 1995 1995 891
    • 1996 1996 783
    • 1997 1997 719
    • 1998 1998 760
    • 1999 1999 718
    • 2000 2000 804
    • 2001 2001 891
    • 2002 2002 916
    • 2003 2003 1006
    • 2004 2004 1071
    • 2005 2005 1203
    • 2006 2006 1245
    • 2007 2007 1108
    • 2008 2008 1085
    • 2009 2009 1005
    • 2010 2010 866
    • 2011 2011 830
    • 2012 2012 905
    • 2013 2013 868
    • 2014 2014 973
    • 2015 2015 684
    • 2016 2016 211
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    公開年

    • 1993 1993 1224
    • 1994 1994 1138
    • 1995 1995 970
    • 1996 1996 884
    • 1997 1997 805
    • 1998 1998 697
    • 1999 1999 712
    • 2000 2000 673
    • 2001 2001 717
    • 2002 2002 896
    • 2003 2003 867
    • 2004 2004 1054
    • 2005 2005 1146
    • 2006 2006 1113
    • 2007 2007 1113
    • 2008 2008 1169
    • 2009 2009 1156
    • 2010 2010 1092
    • 2011 2011 941
    • 2012 2012 907
    • 2013 2013 934
    • 2014 2014 843
    • 2015 2015 893
    • 2016 2016 1014
    • 2017 2017 375
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    公告/登録公報発行年

    • 1994 1994 53
    • 1995 1995 149
    • 1996 1996 172
    • 1997 1997 221
    • 1998 1998 302
    • 1999 1999 372
    • 2000 2000 343
    • 2001 2001 340
    • 2002 2002 320
    • 2003 2003 283
    • 2004 2004 301
    • 2005 2005 244
    • 2006 2006 286
    • 2007 2007 383
    • 2008 2008 412
    • 2009 2009 512
    • 2010 2010 611
    • 2011 2011 836
    • 2012 2012 842
    • 2013 2013 896
    • 2014 2014 846
    • 2015 2015 611
    • 2016 2016 745
    • 2017 2017 159
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    公開種別 (Kind Code)

    • A A 22725
    • B2 B2 10063
    • A1 A1 568
    • B1 B1 170
    • U U 40
    • Y2 Y2 6
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    出願国

    • JP JP 24281
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    IPCサブクラス

    • G06F 電気的デジタルデータ処理(計... G06F 7357
    • G06N 特定の計算モデルに基づくコン... G06N 4297
    • G06T イメージデータ処理または発生... G06T 4158
    • H04N 画像通信,例.テレビジョン[... H04N 2700
    • G06Q 管理目的,商用目的,金融目的... G06Q 2239
    • G01N 材料の化学的または物理的性質... G01N 1940
    • G05B 制御系または調整系一般;この... G05B 1866
    • A61B 診断;手術;個人識別(生物学... A61B 1610
    • G10L 音声の分析または合成;音声認... G10L 1282
    • G06G アナログ計算機(光学的アナロ... G06G 928
    • その他 20109
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    テーマコード

    • 5B078 学習型計算機 5B078 3836
    • 5L096 イメージ分析 5L096 2768
    • 5B057 画像処理 5B057 2539
    • 5B049 特定用途計算機 5B049 2266
    • 5L049 管理・経営・業務システム,電... 5L049 2174
    • 5B075 検索装置 5B075 1790
    • 5H004 フィードバック制御一般 5H004 1173
    • 5D015 音声認識 5D015 1035
    • 5B053 アナログ計算機 5B053 929
    • 5C077 FAX画像信号回路 5C077 925
    • その他 51366
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    出願人 (JP:最新)

    • 株式会社日立製作所 株式会社日立製作所 1011
    • 株式会社東芝 株式会社東芝 982
    • 日本電信電話株式会社 日本電信電話株式会社 761
    • キヤノン株式会社 キヤノン株式会社 623
    • 日本電気株式会社 日本電気株式会社 535
    • 株式会社リコー 株式会社リコー 527
    • 富士通株式会社 富士通株式会社 510
    • 三菱電機株式会社 三菱電機株式会社 509
    • ソニー株式会社 ソニー株式会社 481
    • クゥアルコム・インコーポレイ... クゥアルコム・インコーポレイテッド 449
    • その他 20120
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    特許事務所 (JP:最新)

    • 特許業務法人スズエ国際特許事... 特許業務法人スズエ国際特許事務所 1075
    • 鈴榮特許綜合事務所 鈴榮特許綜合事務所 714
    • 中村誠特許事務所 中村誠特許事務所 697
    • 伊東国際特許事務所 伊東国際特許事務所 614
    • 特許業務法人志賀国際特許事務... 特許業務法人志賀国際特許事務所 426
    • 大塚国際特許事務所 大塚国際特許事務所 388
    • 特許業務法人谷・阿部特許事務... 特許業務法人谷・阿部特許事務所 364
    • 三好内外国特許事務所 三好内外国特許事務所 358
    • 山本秀策特許事務所 山本秀策特許事務所 355
    • 特許業務法人太陽国際特許事務... 特許業務法人太陽国際特許事務所 331
    • その他 23429
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    代理人 (JP:最新)

    • 鈴江 武彦 鈴江 武彦 917
    • 村松 貞男 村松 貞男 747
    • 蔵田 昌俊 蔵田 昌俊 717
    • 中村 誠 中村 誠 699
    • 福原 淑弘 福原 淑弘 674
    • 河野 哲 河野 哲 635
    • 伊東 忠彦 伊東 忠彦 626
    • 峰 隆司 峰 隆司 617
    • 野河 信久 野河 信久 523
    • 砂川 克 砂川 克 486
    • その他 58293
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    審査記録 最終処分コード (JP)

    • A01 特許 A01 10252
    • A99 未処分 A99 6912
    • A09 未審査請求によるみなし取下 A09 6271
    • A04 取下 A04 611
    • A05 放棄 A05 143
    • A45 出願却下処分(登録) A45 76
    • A11 国内優先権に基づくみなし取下 A11 8
    • A32 出願無効(登録) A32 4
    • A43 出願却下処分(方式指令) A43 3
    • A06 変更 A06 1
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    審査記録 査定種別コード (JP)

    • 1 登録査定 1 9926
    • 0 査定無し 0 8807
    • 2 拒絶査定 2 5548
  • (57)【要約】【課題】 汎化能力が非常に高い並列ニューラルネットワーク装置を提供する。【解決手段】 学習入力データと第1の教師信号を用いて学習したニューラルネットワークと、前記学習入力データと前記第1の教師信号を変換し得られた変換教師信号とを用いて学習したニューラルネットワークとを並列接続した出力状態判定機能を有する第1並列ニューラルネットワーク40からなる主ネットワークシステム10と、前記学習入力データから入力変換器13を介して変換された変換学習入力データに対して学習した第2並列ニューラルネットワーク41を前記入力変換器13の後段に直列接続した副ネットワークシステム11とを入力データに対して並列接続し、前記主及び副ネットワークシステム10、11から夫々送出される2値出力信号と出力状態判定信号とを出力選択処理器12にそれぞれ入力して、最終出力信号を選択送出すると共にその最終出力状態判定信号を送出する並列ニューラルネットワーク装置を構成する。
    • 特許 - 権利抹消済
    • 出願番号 : JP20000057263
    • 出願日 : 2000-03-02
    • 公開番号 : JP2001243210
    • 公開日 : 2001-09-07
    • 公告/登録公報番号 : JP3855580B
    • 公告/登録公報発行日 : 2006-12-13
    • 権利消滅日 (JP) : 2012-09-22
    • 出願人 : KDDI株式会社
    • 特許事務所 : 山本特許技術事務所
    • 発明者 : 八塚 陽太郎
  • 相互連想記憶装置とそのソフトウェア
    【要約】 【課題】 学習及びスプリアスアトラクタ識別機能及び学習・非学習入力データ識別機能を持った、2つのニューラルネットワークを用いた高性能・大容量相互(ヘテロ)連想記憶装置とそのソフトウェアを提供する。【解決手段】 2つのニューラルネットワークを用いた相互連想メモリにあって、学習入力データとその分類カテゴリに対応した学習アトラクタである教師信号を学習した前進ニューラルネットワーク手段と、該教師信号に対して該学習入力データを送出することができるよう学習した後進ニューラルネットワーク手段と、該前進ニューラルネットワーク手段の出力信号に対応した分類カテゴリ番号を基に、該出力信号の学習内外カテゴリを識別する学習内外カテゴリ識別手段と、該前進ニューラルネットワークの入出力信号及び該後進ニューラルネットワークの出力信号とを用いてアトラクタ収束状態を識別するアトラクタ収束状態識別手段と、該学習アトラクタとスプリアス・アトラクタとを少なくとも識別するアトラクタ識別処理手段とを少なくとも有することを特徴とした相互連想記憶装置。【選択図】図1
    • 特許 - 権利抹消済
    • 出願番号 : JP20040236466
    • 出願日 : 2004-08-16
    • 公開番号 : JP2006053850
    • 公開日 : 2006-02-23
    • 公告/登録公報番号 : JP4539221B
    • 公告/登録公報発行日 : 2010-09-08
    • 権利消滅日 (JP) : 2013-07-02
    • 出願人 : KDDI株式会社
    • 特許事務所 : 山本特許技術事務所
    • 発明者 : 八塚 陽太郎
  • 多層ニューラルネットワーク装置とそのソフトウェア
    【要約】 【課題】 学習入力データ間の距離が小さく、然も密な場合、或いは相関が非常に強い場合には学習が困難であるが、このような学習入力データに対して迅速且つ安定に収束させることが出来る付加入力生成機能を持った2値多層ニューラルネットワーク学習装置及びこの学習済み2値多層ニューラルネットワークと該付加入力生成機能を有する2値多層ニューラルネットワーク装置とそのソフトウェアを提供する。【解決手段】 教師信号を用いて学習させる多層ニューラルネットワーク手段に於いて、2値学習入力データと、該2値学習入力データを基に付加入力生成処理手段を介して生成した付加入力生成データとを合わせて新たな学習用2値入力データとして入力し該多層ニューラルネットワーク手段を学習させる多層ニューラルネットワーク学習装置。【選択図】図1
    • 特許 - 権利維持
    • 出願番号 : JP20040317659
    • 出願日 : 2004-11-01
    • 公開番号 : JP2006127350
    • 公開日 : 2006-05-18
    • 公告/登録公報番号 : JP4696529B
    • 公告/登録公報発行日 : 2011-06-08
    • 存続期間満了日 (JP) : 2024-11-01
    • 出願人 : KDDI株式会社
    • 特許事務所 : 山本特許技術事務所
    • 発明者 : 八塚 陽太郎袁 浩
  • (57)【要約】【課題】 一般的なモデル評価関数に基づくより優れたニューラルネット結合重み最適化を可能にするニューラルネット結合重み最適化装置を提供すること。【解決手段】 素子符号化部103と生成部105と復号化部107と評価・選択部109は遺伝的アルゴリズムとモデル評価関数を利用し繰り返し処理を行い解候補ニューラルネット集合を更新していき、最適化されたニューラルネットを獲得する。符号化部103は、選択された既存の各候補ニューラルネットにつき、各ネットワーク素子毎に入力される各結合重みを他のネットワーク素子からの全結合重みのベクトル長で除した値とベクトル長を連結して新ニューラルネットを生成する。復号化部107は、各符号化ニューラルネットにつき、各ネットワーク素子に対する符号部分のベクトル長に対応する符号値の絶対値を各結合重みに対応する符号値にそれぞれ乗じて新ニューラルネットの結合重みを生成する。
    • 特許 - 権利維持
    • 出願番号 : JP20010155478
    • 出願日 : 2001-05-24
    • 公開番号 : JP2002352215
    • 公開日 : 2002-12-06
    • 公告/登録公報番号 : JP3631443B
    • 公告/登録公報発行日 : 2005-03-23
    • 存続期間満了日 (JP) : 2021-05-24
    • 出願人 : 株式会社東芝
    • 特許事務所 : かわい特許事務所特許業務法人スズエ国際特許事務所...
    • 発明者 : 佐藤 誠
  • (57)【要約】【目的】ニューラルネットワークの出力誤差を低減する。【構成】二つ以上のニューラルネットワークを並列に備え、各ニューラルネットワークの出力値を基に最終出力値を算出し、更に最終出力値と教師信号とが一致するように該ニューラルネットワークの重み係数を更新する学習手段を設ける。【効果】出力精度を高めることができる。
    • 特許 - 権利抹消済
    • 出願番号 : JP19940199244
    • 出願日 : 1994-08-24
    • 公開番号 : JPH0863203
    • 公開日 : 1996-03-08
    • 公告/登録公報番号 : JP3367214B
    • 公告/登録公報発行日 : 2003-01-14
    • 権利消滅日 (JP) : 2008-11-08
    • 出願人 : 株式会社日立製作所
    • 特許事務所 : ポレール特許業務法人
    • 発明者 : 斉藤 ▲裕▼杉田 洋一...
    • スコア : 13388.280
    • 被引用件数 (JP・US) : 1
    • 引用件数 (国内) : 4
    • 関連特許
  • ニューラルネットワーク最適化方法、ニューラルネットワーク最適化装置及びプログラム
    【要約】 【課題】 汎化能力が高く、かつ、構造が簡単なニューラルネットワークの構造を求める方法を提供する。 【解決手段】 ニューラルネットワークの初期構造を与え、この初期構造を最初の入力として重みの更新を行う。重みの更新を行ったニューラルネットワークからランダムにユニットを削除して新たな構造のニューラルネットワークを生成し、新たな構造のニューラルネットワークの学習を行う処理を繰り返し、評価データを用いて計算されるニューラルネットワークのコストを低下させていく。そして、ユニット削除前のニューラルネットワークのコストの方が、ユニットを削除して重みを更新したニューラルネットワークのコストよりも大きいという状態が連続して所定回数起こったときに、ニューラルネットワークの学習を終了し、ユニット削除前のニューラルネットワークを最適構造として出力する。【選択図】 図1
    • 特許 - 権利維持
    • 出願番号 : JP20130136241
    • 出願日 : 2013-06-28
    • 公開番号 : JP2015011510
    • 公開日 : 2015-01-19
    • 公告/登録公報番号 : JP6042274B
    • 公告/登録公報発行日 : 2016-12-14
    • 存続期間満了日 (JP) : 2033-06-28
    • 出願人 : 株式会社デンソーアイティーラボラトリ株式会社デンソー
    • 特許事務所 : 大野総合法律事務所ネクセル総合法律事務所
    • 発明者 : 佐藤 育郎玉津 幸政
  • (57)【要約】【課題】ニューラルネットワークの学習効率の向上を図る。【解決手段】並列計算機が備える各プロセッシングエレメントは、各々、異なる状態遷移条件に従って最急降下法の修正法に基づくシナプス結合係数wの探索処理を実行する。その後、所定の評価関数により与えられる評価値に基づいて各プロセッシング・エレメントの適応度の優劣が判定され、更に、この判定において劣性と判断されたプロセッシングエレメントは、得られたシナプス結合係数wに対して、確率的探索法等を応用した修正処理を施す。なお、こうした探索処理と修正処理は、ニューラルネットワークの最適状態を定めるシナプス結合係数wが得られる迄の間繰り返される。
    • 特許出願公開 - 取下・放棄等
    • 出願番号 : JP19950280685
    • 出願日 : 1995-10-27
    • 公開番号 : JPH09128358
    • 公開日 : 1997-05-16
    • 出願人 : 株式会社日立製作所
    • 特許事務所 : 特許業務法人湘洋内外特許事務所
    • 発明者 : 中川 智仁
  • (57)【要約】【目的】 学習用入力信号を用いた簡単な学習により、安定に所望の出力信号を得ると共に、学習外入力信号に対しても所望の出力信号が得やすいニューラルネットワークを提供する。【構成】 主ニューラルネットワーク(21)と補正ニューラルネットワーク(22)とを入力に対して並列接続し、学習用入力信号に対して教師信号を用いて学習させた主ニューラルネットワーク(21)と、教師信号と比べてその出力ユニット信号の許容範囲を越えた誤差の有無を検出し、誤差を生じた学習用入力信号に対して少なくとも学習させ、更に前記の誤差の有無を出力状態教師信号として出力状態信号を送出させる為に補正ニューラルネットワーク(22)を学習させる。入力信号に対して補正ニューラルネットワーク(22)から得た出力状態信号を基に、出力選択制御器(23)においてどちらのニューラルネットワークから許容誤差範囲内の出力ユニット信号を出力させるかを決定し、出力選択スイッチ(19)を制御して所望の出力ユニット信号を出力信号として送出させる。
    • 特許 - 権利抹消済
    • 出願番号 : JP19930288791
    • 出願日 : 1993-10-26
    • 公開番号 : JPH07121494
    • 公開日 : 1995-05-12
    • 公告/登録公報番号 : JP3277648B
    • 公告/登録公報発行日 : 2002-04-22
    • 権利消滅日 (JP) : 2011-02-15
    • 出願人 : KDDI株式会社
    • 特許事務所 : 山本特許技術事務所
    • 発明者 : 八塚 陽太郎菅谷 史昭
    • スコア : 12357.169
    • 被引用件数 (JP・US) : 4
    • 引用件数 (国内) : 2
    • 関連特許
  • (57)【要約】 (修正有)【課題】 未知入力信号を追加学習入力信号として蓄積する学習処理ニューラルネットワークを有するサーバシステムと、実行処理ニューラルネットワークを有するクライアントシステム。【解決手段】 学習処理ニューラルネットワークサーバシステム10にて、予め準備された基本学習データに対して学習処理ニューラルネットワーク12の基本学習を施し、その結合重み係数をネットワークを介して各実行処理ニューラルネットワーククライアントシステム20に送り、実行処理ニューラルネットワーク23に設定し、実行処理を行う。クライアント20にて誤答判定された未知入力信号が検出されると、通信ネットワークを介してサーバシステム10に送り、追加学習データとして教師信号と対応付け、学習処理ニューラルネットワーク12の追加学習を行ない、得られた結合重み係数を各クライアント20の実行処理ニューラルネットワーク23に設定し実行処理を行う。
    • 特許出願公開 - 取下・放棄等
    • 出願番号 : JP20010147856
    • 出願日 : 2001-05-17
    • 公開番号 : JP2002342739
    • 公開日 : 2002-11-29
    • 出願人 : KDDI株式会社
    • 特許事務所 : 山本特許技術事務所
    • 発明者 : 八塚 陽太郎
  • 連想記憶装置とそのソフトウェア
    【要約】 【課題】従来のニューラルネットワークを用いた連想記憶装置では、記憶量の大容量化と連想特性の高性能化が困難であった。【解決手段】分類カテゴリに対応したプロトタイプとその教師信号とからなる初期学習データを学習させた初期学習の後、プロトタイプの近傍テスト入力データとその教師信号とからなるプロトタイプの近傍テストデータを用いてテストし、プロトタイプの近傍テストデータが全て正解となるまで、プロトタイプと不正解出力となったプロトタイプの近傍テストデータとの追加学習を繰り返し、得られた重み係数を設定した連想用ニューラルネットワークと、前記追加学習したプロトタイプ及び前記不正解出力を発生させたプロトタイプの近傍テスト入力データとをリング傾斜配置した学習データを学習し得られた重み係数を設定したリングメモリ用ニューラルネットワークと、アトラクタ収束検出手段、アトラクタ識別手段及び連想入力識別手段、とを有する。【選択図】図1
    • 特許 - 権利維持
    • 出願番号 : JP20050102707
    • 出願日 : 2005-03-31
    • 公開番号 : JP2006285489
    • 公開日 : 2006-10-19
    • 公告/登録公報番号 : JP4687199B
    • 公告/登録公報発行日 : 2011-05-25
    • 存続期間満了日 (JP) : 2025-03-31
    • 出願人 : KDDI株式会社
    • 特許事務所 : 山本特許技術事務所
    • 発明者 : 八塚 陽太郎袁 浩