WEKO3
アイテム
再帰型高次結合ニューラルネットワークによる文脈自由言語の認識
http://hdl.handle.net/10191/19434
http://hdl.handle.net/10191/1943431ce627b-6eee-4b71-bcac-b157dce01c7e
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
110002721549.pdf (884.8 kB)
|
|
| Item type | 学術雑誌論文 / Journal Article(1) | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2012-08-31 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | 再帰型高次結合ニューラルネットワークによる文脈自由言語の認識 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | 再帰型高次結合ニューラルネットワークによる文脈自由言語の認識 | |||||
| 言語 | en | |||||
| 言語 | ||||||
| 言語 | jpn | |||||
| 資源タイプ | ||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||
| 資源タイプ | journal article | |||||
| その他のタイトル | ||||||
| その他のタイトル | Recognizing Context Free Languages via Recurrent Higher-Order Neural Network | |||||
| 著者 |
田中, 賢
× 田中, 賢× 熊沢, 逸夫 |
|||||
| 著者別名 | ||||||
| 識別子Scheme | WEKO | |||||
| 識別子 | 40426 | |||||
| 姓名 | Tanaka, Ken | |||||
| 著者別名 | ||||||
| 識別子Scheme | WEKO | |||||
| 識別子 | 40427 | |||||
| 姓名 | Kumazawa, Itsuo | |||||
| 抄録 | ||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||
| 内容記述 | 文脈自由言語の認識や所属判定は, 機械翻訳の実現やプログラミング言語の実装など記号処理において不可欠な技術である. 文脈自由言語を認識する受理系には半無限長のスタックメモリが必要となるが, 有限状態の素子でこれを構成するには無限個の素子が必要となる. また文脈自由言語の所属判定では, 語長 n の文の判定に O(n^3) の時間計算量を必要とし, 逐次的な計算機では解析時間が急激に増加することも問題となる. 本論文では, 再帰型高次結合ニューラルネットワークを用い, これらの問題が解決できることを示す. まず, 閾値入出力関数と線形入出力関数を用いる有限個のニューロンからなる再帰型高次結合ニューラルネットワークが, 任意の決定性文脈自由言語を認識できることを示す. また, 閾値入出力関数を用いる有限個のニューロンからなる再帰型高次結合ニューラルネットワークを語長に応じて必要なだけ組み合わせることで, 任意の非決定性文脈自由言語に対する所属判定を O(n^2) の時間計算量で実行できることを示す. これらの結果より, 提案したこューラルネツトワークモデルが形式言語の認識や所属判定における多くの問題を解決できる特性を持つことを明らかにする. | |||||
| 抄録 | ||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||
| 内容記述 | The recognition of context free languages and the determination of its belonging are the essential problem in the symbol processing. In the recognition of any context free languages, the acceptor must realize infinite stack memory. It is impossible to construct infinite stack memory with the elements of finite states. Moreover, the determination of its belongings requires O (n^3) time complexity. In this paper, we show that RHON (Recurrent Higher-Order Neural Network) can avoid these problems. First of all, we show that RHON composed of finite neurons with linear output function can recognize any deterministic context free languages. Secondly, we show that any non-deterministic context free languages can be determined its belonging using the combination of RHON with threshold output function. Our results show the efficiency of our model for symbol processing. | |||||
| 書誌情報 |
情報処理学会論文誌 en : 情報処理学会論文誌 巻 38, 号 5, p. 971-979, 発行日 1997-05 |
|||||
| 出版者 | ||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||
| ISSN | ||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||
| 収録物識別子 | 03875806 | |||||
| 書誌レコードID | ||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||
| 収録物識別子 | AN00116647 | |||||
| 権利 | ||||||
| 権利情報 | 一般社団法人情報処理学会 | |||||
| 権利 | ||||||
| 権利情報 | 本文データは学協会の許諾に基づきCiNiiから複製したものである | |||||
| 著者版フラグ | ||||||
| 値 | publisher | |||||
| 異版である | ||||||
| 関連タイプ | isVersionOf | |||||
| 識別子タイプ | URI | |||||
| 関連識別子 | http://ci.nii.ac.jp/naid/110002721549 | |||||
