ニューラルネットワーク推論システム
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概要
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ニューラルネットワークを細粒度高並列の計算モデルと考え,プログラムによりいくつかの簡単な機能と前向き推論システムを実現し,その情報処理能力とプログラム可能性の検討を行った.ニューラルネットワークは,情報処理の多くの分野に適応可能な細粒度高並列の計算モデルで,その学習能力に期待が集められている.しかし大規模なシステムでは,その機能を白紙の状態からすべて学習することは困難である.あらかじめプログラムできる機能はプログラムし,その後学習によって機能をチューニングしたり,新しい機能を獲得する必要がある.本文では,内部状態を持つ時間連続のモデルを提案しその動特性を分析した.またニューラルネットワークの構造をモジュール化して記述できる記述言語を試作した.時系列認識の実験では,離散的な状態を遷移することにより入力系列を認識するネットワークを構成し動作を確認した.前向き推論の実験では1つの命題を1つのノードに対応させ,ノードの活性度で命題の真偽値を表現した.すべてのルールはあらかじめニューラルネットワークの形に展開され,すべてのルールが並列に実行される並列推論システムである.シミュレーションにより,ある程度の情報の欠落や誤りに対する耐性を持つことが確認された.また推論結果の分析を行ったところ本推論システムは人の推論過程の一部の簡単なモデル化になっているとの結論を得た.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1990-03-15
著者
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