チューリング等価なニューラルネットワークの簡略化(バイオサイバネティックス, ニューロコンピューティング)
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概要
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連続値出力ニューロンからなる再帰型ニューラルネットワークは, 決定性チューリング機械をシミュレーションできる.従来のシミュレーションモデルでは, チューリング機械の動作をネットワークの状態更新に対応づける際, 制御部の状態を, 活性状態をとるニューロンの個数にそのまま対応づけていた.このため, シミュレータのニューロン数はチューリング機械の状態数により変化していた.本論文では, ニューロン数がチューリング機械の状態数に依存しないようなシミュレータを提案する.状態をニューロンの連続値出力と対応づけ, この値を更新することで制御部の状態遷移を実現する.遷移関数を結合重みの連続値に符号化する方法を組み合わせ, 19個のニューロンにより任意の決定性チューリング機械をシミュレーションできることを示す.この結果の系として, 19個以上のニューロンからなるある種の再帰型ニューラルネットワークについて, その可達問題が決定不能であることが示される.
- 2005-05-01
著者
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