リカレントネットワークのアトラクタと有限オートマトンの学習
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概要
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時間的に幅を持つ外部入力パタ-ンにより状態が遷移する有限オ-トマトンを定義し、それが、リカレントニュ-ラルネットワ-クにより学習できることを示した。学習後に、状態空間の軌道を詳細に解析し、連続して入力され続ける入力パタ-ンの系列から、意味のある単位の時系列パタ-ンを、状態空間のアトラクタとして抽出していることを実験的に示した。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1994-03-24
著者
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