メタ記号列の学習について : パターンと記号の統合へのメモリベース・モデルからのアプローチ
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概要
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脳の記憶モデルである短期記憶と長期記憶をベースに、パターン認識システムを構築することができる。このような脳をモデルとするアーキテクチャは基本的にはメモリベース・アーキテクチャであるが、現在のコンピュータ(フォンノイマン型)と対抗するためには、プログラム(あるいはアルゴリズム)を学習により獲得する機能が必要であり、実現は必ずしも容易なものではない。現時点でそのような機能をもつ脳の記憶モデルを開発しようとすると、ニュートラルネットワーク・アーキテクチャと(記号からメタ記号にまで拡張した)人工知能的な脳型アーキテクチャを融合させたアーキテクチャが一つの有力な候補である。本稿は、このような脳型コンピュータ・アーキテクチャの開発のために考案された脳の記憶モデルにおけるメタ記号列の学習方法について述べる。
- 1998-03-12
著者
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