ニューロプログラミングにおけるハイパーコラムモデル・プログラムの導出方式
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概要
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ニューラルネットワーク(NN)の研究は,組合せ最適化問題やパターン分類問題に対して成果をあげているが,大規模で複雑な問題への応用は進んでいない.その理由には次の2つが考えられる.・問題の定式化の作業とその問題を解くためのNNを構築する作業との間で,概念的に大きなギャップがあると考えられがちである.・NNでは,事前知識がユニット間の結合加重として埋め込まれるので,「知識の運用」という考え方がNNの利用者の間で欠落している.これらの問題を解消するために,我々はニューロプログラミング(NP)を提案している.NN構築の際,ユニット間の結合のトポロジは問題の構造から直接的に導くことができ,そのトポロジの決定には前述の概念的なギャップが存在しない.NPは,この点に着目し,NNのインプリメントには依存しない形式的な問題記述からNNの実行プログラムを導出するプログラミング戦略である.オブジェクト指向や高階関数の概念を用いれば,NN特有の結合加重の値や活性化規則の決め方をライブラリ化し,プログラムの導出を自動化することも可能である.本稿では,特にハイパーコラムモデル(HCM)が,2つの「関係」:全体部分とクラスインスタンスに基づいたパターンの階層的な構造解析モデルであることに注目し,形式的な「関係」記述からHMCを導出する戦略について報告する.これにより,NNプログラムの導出の際に「関係」を再帰的に適用して入力サイズの変化に対応したり,「関係」を辞書化するなどの知識運用が可能になる。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1994-09-20
著者
-
雨宮 真人
九州大学大学院システム情報科学研究院
-
谷口 倫一郎
九州大学大学院システム情報科学研究院
-
鶴田 直之
九州大学大学院総合理工学研究科
-
中村 明憲
九州大学大学院総合理工学研究科
-
鶴田 直之
福岡大学工学部電子情報工学科
-
中村 明憲
九大 大学院
-
谷口 倫一郎
九州大学大学院システム情報科学府
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