記号列を入出力とするニューラルネットの学習法(知識処理)
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概要
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本論文では,記号列を入力し記号列を出力する階層型ニューラルネットの学習法を提案する.本論文で考察するモデルは,結合荷重だけでなく,各記号に対応する記号表現ベクトルも学習パラメータとする.この方式により,学習データの性質を反映した記号表現ベクトル(類似の使われ方をする記号の記号表現ベクトルが互いに近いベクトル)を学習することができ,予測能力の向上が期待できる.しかし,目的関数を平均二乗誤差とする通常のモデルでは,目的関数の値を最小にするタスクにとって無意味な解が存在し,出力ベクトルから記号の同定を行うと正解率がきわめて低いという問題がある.そこで本論文では,記号の同定を考慮した目的関数による学習法を提案する.実験により,提案モデルは,学習データの性質を反映した記号表現ベクトルの学習が可能であり,かつ高い正解率を持つことを示す.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2006-08-15
著者
-
高橋 直人
日本電信電話株式会社NTTアクセスサービスシステム研究所
-
冨浦 洋一
九州大学大学院システム情報科学研究院
-
本木 実
九州大学大学院システム情報科学府
-
高橋 直人
独立行政法人産業技術総合研究所
-
高橋 直人
電子技術総合研究所知能情報部
-
高橋 直人
電総研
-
冨浦 洋一
九州大学
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