軌道アトラクタモデルによる分散表現に基づく推論
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概要
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軌道アトラクタモデルは, 学習した軌道に沿って連続的に状態遷移することができる回帰型神経回路網であり, 局所表現を用いることなく大規模な有限オートマトンを模擬する能力をもつ.本論文では, このモデルによって分散表現に基づいて推論を行う方法を示す.このモデルは, 従来の推論モデルとは異なり, 強力な汎化能力をもつと共に例外的な知識を無理なく扱うことができる.そのため, 限られた知識を与えるだけで, 多くの未学習の問いに関していわゆる常識推論が行えるなど, 人間のような推論の実現へ向けて大きな可能性を秘めている.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-06-17
著者
-
山根 健
筑波大学大学院システム情報工学研究科
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森田 昌彦
筑波大学大学院システム情報工学研究科
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末光 厚夫
北陸先端科学技術大学院大学情報科学研究科
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末光 厚夫
筑波大学大学院システム情報工学研究科
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