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本研究では，申請者らが先に開発してPCT出願した独自の深層回路である浸透学習法（percolative learning method）と呼ぶ階層型神経回路網の学習手法の基礎理論，実現方法と複数分野への応用について研究を行なった．浸透学習は学習時のみ利用できる入力情報（Aux）を，学習時・運用時の両方で利用できる入力情報（Main）に“浸透”させることで，Mainだけを学習・運用に用いた場合より高精度の認識・分類を実現する手法である．応用例として時系列予測とソフトセンサを扱い，浸透学習が従来手法より高い精度を実現することを確認しし，浸透学習が様々な問題に適用できることを示した．
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