構造ネットワークとその学習アルゴリズム
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概要
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コネクショニストモデルは、画像認識、音声認識、運動制御といった各種低次の認知処理問題にはうまく適用されてきている。しかしながら、問題解決、推論、意志決定と行った広範囲の高次の認知処理問題にも適用していくためには解決すべき課題が多い。これら高次認知処理問題の共通な特徴の一つは、複雑な知識の適切な表現や効率的な操作がそれらの問題を処理する上で不可欠なことである。コネクショニストモデルにおいて重要なことは、問題領域に適合したアーキテクチャ、ネットワークの構造について同定するための学習アルゴリズム及び学習例をそれぞれ適切に設計、選択することである。本研究では複雑な構造を持つ問題領域でのコネクショニストモデルに適したネットワークアーキテクチャ(構造ネットワーク)とその学習アルゴリズムについて新しく提案する。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1990-03-14
著者
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