有限状態機械の状態簡約に基づく再帰結合回路網の学習法
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概要
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単純再帰結合回路網(SRN)は,有限状態機械(FSM)との対応のとりやすさおよび学習の単純さにより注目されている.しかし,SRNでは複雑な状態遷移を学習することが困難であり,そのため長時間にわたる入出力の依存関係を学習により獲得することが難しいという問題点がある.本論文ではこの問題点を解決するため,まず状態簡約の手法を用いたFSMの学習法を考える.この学習法は(1)入力履歴による状態遷移,(2)出力,次状態による状態の分類,(3)分類が同じである状態の統合と状態遷移の再構成の3段階に分けられる.そして,この各段階と同じ操作を学習によって行う三つの回路網を考え,それらの回路網を統合したモデルとその学習法を提案する.更に,実験により提案したモデルと学習方法の効果を検証する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1994-11-25
著者
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