【発明の名称】リカレント型ニューラルネットワークの学習方法及びそのためのコンピュータプログラム、並びに音声認識装置
【目的】時系列のデータによるＲＮＮの学習を効率化する学習方法を提供する。
【構成】学習方法は、ＲＮＮを初期化するステップ２２０と、あるベクトルを開始位置として指定し、各パラメータを誤差関数が最小化するよう最適化することでＲＮＮの学習を行う学習ステップ２２６とを含む。学習ステップ２２６は、指定されたベクトルを先頭とする連続するＮ個（Ｎ≧３）のベクトルを用い、末尾のベクトルの参照値を正解ラベルとするTruncated BPTTによりＲＮＮのパラメータを更新する更新ステップ２５０と、終了条件が成立するまで、算出ステップで使用されたＮ個のベクトルの末尾のベクトルに対して所定の関係を満たす位置にあるベクトルを新たに指定して、学習ステップを実行する処理を繰返す第１の繰返しステップ２４０とを含む。所定の関係を満たす位置にあるベクトルは指定されたベクトルより少なくとも２個以上後のベクトルである。