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アイテム
複合型ニューロンと多重モジュラーネットワークモデル
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/13632
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/13632f3a1be2b-a749-4964-a527-2107ad89083f
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 1996 by the Information Processing Society of Japan
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オープンアクセス |
Item type | Journal(1) | |||||||
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公開日 | 1996-06-15 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | 複合型ニューロンと多重モジュラーネットワークモデル | |||||||
タイトル | ||||||||
言語 | en | |||||||
タイトル | Multiple Modular Networks with Composite Neurons | |||||||
言語 | ||||||||
言語 | jpn | |||||||
キーワード | ||||||||
主題Scheme | Other | |||||||
主題 | 論文 | |||||||
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 | |||||||
その他タイトル | ||||||||
その他のタイトル | 人工知能 | |||||||
著者所属 | ||||||||
防衛大学校情報工学教室 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
防衛大学校情報工学教室 | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Dept. of Computer Science, National Defense Academy | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Dept. of Computer Science, National Defense Academy | ||||||||
著者名 |
生天目, 章
× 生天目, 章
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著者名(英) |
Akira, Namatame
× Akira, Namatame
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論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | 本論文では 生物システムの組織構造をメタファとするニューラルネットワークモデルを提案する.他のニューラルネットワークを内部構成要素として持つニューロンを複合型ニューロンとして定義し それらを入れ子構造として多重化された組織構造のニューラルネットワークを多重モジュラーネットワークと定義する.多重モジュラーネットワークは 1つのニューラルネットワークがいくつかに細分化されても細分化された部分ネットワーク自身だけで自律性や自己組織化性を有する.一般に複雑な知的情報処理には 空間レベルおよび抽象レベルにおける階層性が重要である.そのためには 同じ特性情報が空間レベルおよび抽象レベルに応じて異なる解釈が行われる必要がある.多重レベルで抽象化されている複雑な概念知識体系の表現や推論の問題を従来の単一型のニューロンを構成要素とする階層ネットワークモデルで処理することは困難であるが 複合型ニューロンを構成要素とする多重モジュラーネットワークを用いることにより解決できることを示す. | |||||||
論文抄録(英) | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | This paper provides the new neural network model with the composite neurons, where each composite neuron is modeled to be another neural network. The composite neural network model treats individually trained network modules as composite units and integrate them to form multiple modular networks. It is shown that the Composition is important for integrating heterogeneous neural network modules. When thinking about the nature of conceputual knowledge, we should think about levels of analysis or levels of granularity. There needs some aspect of compositionality. That is, we need to be able to put things together and call them knowledge and would like to have a recursive or composable structure that would allow us to build knowledge structure at different levels of granularity. It is shown that the neural network with the composite neurons is useful for representing those high-level and abstract conceptual knowledge. | |||||||
書誌レコードID | ||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
収録物識別子 | AN00116647 | |||||||
書誌情報 |
情報処理学会論文誌 巻 37, 号 6, p. 964-973, 発行日 1996-06-15 |
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ISSN | ||||||||
収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||
収録物識別子 | 1882-7764 |