講演名 2005/6/17
軌道アトラクタモデルによる分散表現に基づく推論
山根 健, 末光 厚夫, 森田 昌彦,
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抄録(和) 軌道アトラクタモデルは, 学習した軌道に沿って連続的に状態遷移することができる回帰型神経回路網であり, 局所表現を用いることなく大規模な有限オートマトンを模擬する能力をもつ.本論文では, このモデルによって分散表現に基づいて推論を行う方法を示す.このモデルは, 従来の推論モデルとは異なり, 強力な汎化能力をもつと共に例外的な知識を無理なく扱うことができる.そのため, 限られた知識を与えるだけで, 多くの未学習の問いに関していわゆる常識推論が行えるなど, 人間のような推論の実現へ向けて大きな可能性を秘めている.
抄録(英) The trajectory attractor model is a recurrent neural network that can make continuous state transitions along learned trajectories, and is capable of simulating any large-scale finite automaton without using local representations or symbols. In the present paper, we show a system using this model that reasons based on distributed representation. This model not only has strong generalization ability but also can deal with exceptional data in a simple and natural manner, and thus can make common-sense inferences from a limited amount of given rules.
キーワード(和) 非単調神経回路 / 選択的不感化 / 非単調推論 / 人工知能
キーワード(英) nonmonotone neural network / selective desensitization / nonmonotonic reasoning / artificial intelligence
資料番号 NC2005-24
発行日

研究会情報
研究会 NC
開催期間 2005/6/17(から1日開催)
開催地(和)
開催地(英)
テーマ(和)
テーマ(英)
委員長氏名(和)
委員長氏名(英)
副委員長氏名(和)
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)
本文の言語 JPN
タイトル(和) 軌道アトラクタモデルによる分散表現に基づく推論
サブタイトル(和)
タイトル(英) Distributed-representation-based reasoning by the trajectory attractor model
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) 非単調神経回路 / nonmonotone neural network
キーワード(2)(和/英) 選択的不感化 / selective desensitization
キーワード(3)(和/英) 非単調推論 / nonmonotonic reasoning
キーワード(4)(和/英) 人工知能 / artificial intelligence
第 1 著者 氏名(和/英) 山根 健 / Ken YAMANE
第 1 著者 所属(和/英) 筑波大学大学院システム情報工学研究科
Graduate School of Systems and Information Engineering, University of Tsukuba
第 2 著者 氏名(和/英) 末光 厚夫 / Atsuo SUEMITSU
第 2 著者 所属(和/英) 筑波大学大学院システム情報工学研究科
Graduate School of Systems and Information Engineering, University of Tsukuba
第 3 著者 氏名(和/英) 森田 昌彦 / Masahiko MORITA
第 3 著者 所属(和/英) 筑波大学大学院システム情報工学研究科
Graduate School of Systems and Information Engineering, University of Tsukuba
発表年月日 2005/6/17
資料番号 NC2005-24
巻番号(vol) vol.105
号番号(no) 131
ページ範囲 pp.-
ページ数 6
発行日