領域表現を用いた四項類推を行うニューラルネットワーク
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概要
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本報告では領域表現を用いた四項類推を行うニューラルネットワークを提案する。このネットワークは"教師:生徒=医者:?"のような四項類推を行なうことができる。提案ネットワークは三つのマップ層と一つの入力層とから構成される。マップ層上では概念を表現するのにFeature Mapに基づいた領域表現が用いられている。このため類似度の高い概念がマップ層上で近くに配置される。また、提案するマップ層での動作により隣接した概念領域間で興奮が移動する。つまり本ネットワークではFeature Mapのアルゴリズムによって類似度の高い概念が近くに配置されるにとどまらず、類似度の高い概念を想起することができる。提案ネットワークではこの性質を利用して四項類推を実現している。計算機シミュレーションを行い(1)類似度の高い概念が近くに配置されること(2)類似度の高い概念間で興奮の移動がなされること(3)四項類推が実現されること(4)結合の欠損に対しロバストであることを確認した。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-03-19
著者
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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