再起型高次結合ニューラルネットワークによるオートマトンの実現に関する研究
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概要
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再帰型高次結合ニューラルネットワークによる形式言語の学習について考察する。はじめに、従来のいくつかの研究を検討し、学習過程に起因する問題点を指摘する。次に、高次結合を含むネットワークモデルを適用する。この中で、提案された高次結合モデルが、状態遷移関数実現の観点から従来モデルの問題点を原理的に解決可能であることを示す。また、勾配法による典型的な学習アルゴリズムを導出する。最後に、正規言語を例題とするいくつかの実験結果を示し、本モデルの有効性を検証する。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1993-09-22
著者
-
田中 賢
新潟大学工学部
-
田中 賢
新潟大学工学部情報工学科
-
熊沢 逸夫
東京工業大学計算工学専攻
-
田中 賢
東京工業大学情報工学科
-
熊沢 逸夫
東京工業大学像情報工学研究施設
-
熊沢 逸夫
東京工業大学像情報工学研究所
-
熊沢 逸夫
東京工業大学 像情報工学研究所
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