再帰型高次結合ニューラルネットワークによる文脈自由言語の認識
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概要
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文脈自由言語の認識や所属判定は, 機械翻訳の実現やプログラミング言語の実装など記号処理において不可欠な技術である. 文脈自由言語を認識する受理系には半無限長のスタックメモリが必要となるが, 有限状態の素子でこれを構成するには無限個の素子が必要となる. また文脈自由言語の所属判定では, 語長 n の文の判定に O(n^3) の時間計算量を必要とし, 逐次的な計算機では解析時間が急激に増加することも問題となる. 本論文では, 再帰型高次結合ニューラルネットワークを用い, これらの問題が解決できることを示す. まず, 閾値入出力関数と線形入出力関数を用いる有限個のニューロンからなる再帰型高次結合ニューラルネットワークが, 任意の決定性文脈自由言語を認識できることを示す. また, 閾値入出力関数を用いる有限個のニューロンからなる再帰型高次結合ニューラルネットワークを語長に応じて必要なだけ組み合わせることで, 任意の非決定性文脈自由言語に対する所属判定を O(n^2) の時間計算量で実行できることを示す. これらの結果より, 提案したこューラルネツトワークモデルが形式言語の認識や所属判定における多くの問題を解決できる特性を持つことを明らかにする.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1997-05-15
著者
-
田中 賢
新潟大学工学部
-
田中 賢
新潟大学工学部情報工学科
-
熊沢 逸夫
東京工業大学計算工学専攻
-
熊沢 逸夫
東京工業大学像情報工学研究施設
-
熊沢 逸夫
東京工業大学像情報工学研究所
-
熊沢 逸夫
東京工業大学 像情報工学研究所
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