ニューラルネットワークによる後向き推論
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概要
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ニューラルネットワークモデルを使って後向き推論の機能を実現したので報告する.ニューラルネットワークは,推論,パタン認識,制御等,多くの分野に適応可能で,特にその学習能力に期待が集められている.しかし現在までに提案されている学習アルゴリズムでは,実現できる機能は小規模なパターン変換に限られており,大規模な問題や,時間的に変化するパターンの処理機能の実現は困難である.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て,プログラムにより制御系,画像処理,前向き推論等の機能を実現し,その情報処理能力,プログラム可能性を検討してきた.本研究ではニューラルネットワークの知識処理への応用例として後向き推論の機能をプログラムと学習を併用することにより実現した.本推論システムは次のような特徴を持つ. ・前向き推論と後向き推論が並列に実行される. ・すべてのルールが並列に評価される. ・命題の持ついくつかの状態を複数のノードで表現. ・すべてのルールはネットワークの静的な構造(リンクの重み)として予め展開する. ・プログラムとBP(誤差逆伝播)学習を併用して推論機能を実現.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1989-10-16
著者
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