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  1. 060 工学部
  2. 10 学術雑誌論文
  3. 10 査読済論文
  1. 0 資料タイプ別
  2. 01 学術雑誌論文

再帰型高次結合ニューラルネットワークの計算能力について

http://hdl.handle.net/10191/6617
http://hdl.handle.net/10191/6617
c9d49996-4a2d-4853-80cd-65f7f85fda3c
名前 / ファイル ライセンス アクション
J83-D-2(2)_703-710.pdf J83-D-2(2)_703-710.pdf (1.8 MB)
Item type 学術雑誌論文 / Journal Article(1)
公開日 2008-10-27
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の計算能力について
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の計算能力について
言語 en
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 再帰型ニューラルネットワーク
キーワード
主題Scheme Other
主題 チューリング機械
キーワード
主題Scheme Other
主題 高次結合
キーワード
主題Scheme Other
主題 形式言語
資源タイプ
資源 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
タイプ journal article
その他のタイトル
その他のタイトル On Computational Capability of Recurrent Higher Order Neural Networks
著者 田中, 賢

× 田中, 賢

WEKO 43007

田中, 賢

Search repository
長谷川, 大剛

× 長谷川, 大剛

WEKO 43008

長谷川, 大剛

Search repository
著者別名
識別子Scheme WEKO
識別子 43009
姓名 Tanaka, Ken
著者別名
識別子Scheme WEKO
識別子 43010
姓名 Hasegawa, Daigo
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 有限個の連続値出力ニューロンからなるニューラルネットワークは,任意の決定性チューリング機械をシミュレートする能力をもつことが知られている.これまで,いくつかのシミュレートモデルが提案されているが,テープ部を実時間でシミュレートするには膨大な数のニューロンが必要となることが問題となる.本論文では,再帰型高次結合ニューラルネットワークが任意のチューリング機械をシミュレートできることを示し,シミュレート時間とこれに要するニューロン数の下限を明らかにする.まず,しきい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,任意の決定性チューリング機械を実時間でシミュレートでき,テープのシミュレートに要するニューロン数を6個まで削減できることを示す.また,のこぎり型関数を用いれば,シミュレートに要するニューロン数を4個に削減できることを示す.単純化されたこのシミュレートモデルは,将来ニューラルネットワークによる形式言語の学習を実現する上で有用な枠組みとなる.
書誌情報 電子情報通信学会論文誌. D-II, 情報・システム, II-パターン処理
en : 電子情報通信学会論文誌. D-II, 情報・システム, II-パターン処理

巻 J83-D-II, 号 2, p. 703-710, 発行日 2000-02
出版者
出版者 電子情報通信学会
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 09151923
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA11340957
権利
権利情報 copyright©2000 IEICE
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://www.ieice.org/jpn/trans_online/
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Ver.1 2021-03-01 20:09:19.575454
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