新しい知識表現方法(領域表現)の提案とニューラルネットワークによる実現
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概要
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本論文では, 新しい知識表現力法(領域表現)と, それを実現する新しいニューラルネットワークを提案する. 領域表現は階層構造をもつ知識を, 上位概念は下位概念を含むという包含関係で表す知識表現力法である. 本論文で提案するネットワークは次の二つの仮定に基づいている. 第一は, 低次な概念は脳のある領域のニューロン群の賦活によって表現され, 第二は, より高次な概念, すなわち知識は, 複数の低次概念の相互作用により生ずるということである. これらの仮定に基づき, 複数のKohonen特徴マップを基本とし, 全体として多方向連想記憶を実現するネットワークに領域表現で知識を記憶させるというモデルを提案する. 計算機シミュレーションにより, 領域表現・提案ネットワークの有効性を確認した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-03-18
著者
-
萩原 将文
慶應義塾大学理工学部情報工学科
-
池田 成宏
慶応義塾大学理工学部電気工学科
-
池田 成宏
慶應義塾大学理工学部電気工学科
-
萩原 将文
慶應義塾大学大学院理工学研究科
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萩原 将文
慶應義塾大学 理工学研究科
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- Hisao Ishibuchi, Tomoharu Nakashima, Manabu Nii著, 「classification and Modeling with Linguistic Information Granules: Advanced Approach to Linguistic Data Mining」, 出版社: Springer, 発行日: November 19, 2004, Hardcover 307頁+xi頁 US$129, ISBN 3-540-20767-8, 大きさ24c