| 講演名 | 2000/2/3 再帰型ニューラルネットとクラスタリングによるオートマトンの同定 小西 儀紀, 大堀 隆文, 渡辺 一央, |
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| 抄録(和) | 現在, 再帰型ニューラルネットワークによってオートマトンが同定可能であることは知られているが, 未だに万能な同定方法は開発されていない。オートマトンの内部状態が観測可能ならば, 問題は単純な静的写像となり階層型ニューラルネットワークで学習可能である。そこで, 本稿では再帰型ニューラルネットの一種であるJordan型ニュラルネットによってオートマトンを学習した後, 状態空間をクラスタリングすることによってオートマトンの内部状態を抽出し, オートマトン同定問題を静的写像に帰着させるクラスタ学習法を提案する。また, 標準的なオートマトン課題であるTomita Grammarを用いて数値実験を行った結果, 18～100%の割合でTomita Grammarを同定できることを確認した。 |
| 抄録(英) | Recent works have shown that recurrent networks have tha ability to learn finite state automata(FSA). However, the learned FSA often becomes unstable as longer test input strings are presented to the network. If all states of the FSA are observable, the FSA can be learned simply by the standard BP network. In this paper, we propose a new clustering method to learn a FSA, which consists of the following three phases:(1)to learn the FSA by the Jordan-type recurrent neural network(JNN);(2)to extract the FSA's states by clustering internal representations of the JNN;(3)to learn again the FSA by these extracted states and the standard BP network. Simulation results for several Tomita Grammars show that stable FSAs can be learned in a ratio from 18 to 100% by our method. |
| キーワード(和) | 再帰型ニューラルネットワーク / 有限オートマトン / 同定 / クラスタリング / 富田文法 |
| キーワード(英) | recurent neural network / finite state automaton / identification / clustering / Tomita Grammar |
| 資料番号 | NC99-84 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 2000/2/3(から1日開催) |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Neurocomputing (NC) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 再帰型ニューラルネットとクラスタリングによるオートマトンの同定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Identification of Automata by Recurrent Neural Network and Clustering Method |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 再帰型ニューラルネットワーク / recurent neural network |
| キーワード(2)（和/英） | 有限オートマトン / finite state automaton |
| キーワード(3)（和/英） | 同定 / identification |
| キーワード(4)（和/英） | クラスタリング / clustering |
| キーワード(5)（和/英） | 富田文法 / Tomita Grammar |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 小西 儀紀 / Yoshitaka KONISHI |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 北海道工業大学工学部電気工学科 Department of Electrical Engineering, Faculty of Engineering Hokkaido Institute of Technology |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 大堀 隆文 / Takahumi OOHORI |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 北海道工業大学工学部電気工学科 Department of Electrical Engineering, Faculty of Engineering Hokkaido Institute of Technology |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 渡辺 一央 / Kazuhisa WATANABE |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 北海道工業大学工学部電気工学科 Department of Electrical Engineering, Faculty of Engineering Hokkaido Institute of Technology |
| 発表年月日 | 2000/2/3 |
| 資料番号 | NC99-84 |
| 巻番号（vol） | vol.99 |
| 号番号（no） | 612 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 7 |
| 発行日 | |