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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による正規言語の学習

http://hdl.handle.net/10191/6618
http://hdl.handle.net/10191/6618
cbae147c-30b7-40eb-ae22-3ae408c38ca6
名前 / ファイル ライセンス アクション
J79-D-2(5)_899-907.pdf J79-D-2(5)_899-907.pdf (1.7 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による正規言語の学習
タイトル
言語 en
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正規言語の学習
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 高次結合ニューラルネットワーク
キーワード
主題Scheme Other
主題 正規言語
キーワード
主題Scheme Other
主題 有限オートマトン
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 Learning Regular Languages via Recurrent Higher-Order Neural Network
著者 田中, 賢

× 田中, 賢

WEKO 43151

田中, 賢

Search repository
熊沢, 逸夫

× 熊沢, 逸夫

WEKO 43152

熊沢, 逸夫

Search repository
小川, 英光

× 小川, 英光

WEKO 43153

小川, 英光

Search repository
著者別名
識別子 43154
識別子Scheme WEKO
姓名 Tanaka, Ken
著者別名
識別子 43155
識別子Scheme WEKO
姓名 Kumazawa, Itsuo
著者別名
識別子 43156
識別子Scheme WEKO
姓名 Ogawa, Hidemitsu
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 正規言語の学習は,有限オートマトンの獲得と等価な問題である.ニューラルネットワークにより正規言語の学習を行う場合,それが有限オートマトンの任意の状態遷移関数を実現できる必要がある.本論文ではまず,Gilesら[5]の提案した相互結合型ニューラルネットワークが,受理系の状態表現を局所的にすることで任意の状態遷移関数を実現できることを示す.しかし,局所的な状態表現を学習によって獲得することは現時点では困難である.そこで,任意の論理関数が実現できる階層型高次結合ニューラルネットワークの出力を入力に帰還させることで,そのような状態表現が与えられても任意の状態遷移関数が実現できる再帰型高次結合ニューラルネットワークを提案する.階層型高次結合ニューラルネットワークは最大次数までの高次結合を含むが,これが任意の論理関数を実現できるためには最大次数の高次結合が必要十分であることを示す.また,再帰型高次結合ニューラルネットワークを対象としたこう配法による学習アルゴリズムを導出する.最後に,いくつかの正規言語を例題として実験を行い,本モデルがGilesらのモデルに対し学習成功率の点で勝っていることを示す.
書誌情報 電子情報通信学会論文誌. D-II, 情報・システム, II-情報処理
en : 電子情報通信学会論文誌. D-II, 情報・システム, II-情報処理

巻 J79-D-II, 号 5, p. 899-907, 発行日 1996-05
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 AN1007132X
権利
権利情報 copyright©1996 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 20:08:52.069407
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