ニューラル計算からのシンボリック関数

SMOLENSKY Paul

文献

J-GLOBAL ID：201202260222802031 整理番号：12A1022148

ニューラル計算からのシンボリック関数

Symbolic functions from neural computation

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著者 (1件)：
資料名：
巻： 370 号： 1971 ページ： 3543-3569 発行年： 2012年07月28日
JST資料番号： D0317A ISSN： 1364-503X 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：イギリス (GBR) 言語：英語 (EN)

Turingが主導した古典的計算理論は,1950年代の認知科学と人工知能の開始以来,認知と知能に対する本流の理論のための基礎を提供した。本稿では,認知科学において二つの目標により推進され,最近開発された他のタイプの計算について報告した。その目標は,人間の知的プロセスの形式的特性化の改良と,ニューラル計算量低減の改良であった。本研究は,古典的な計算可能性を越えるか,を見つけるだけでなく,むしろどんな制約条件が,特定のニューラル計算の概念を踏まえて計算された認知関数仮定に対して,設定することができるかを調査した。この概念において,認知は,意味のあるシンボルに関する関数により,特性化することができた。ニューラルネットワーク状態のベクトル空間は,シンボリック認知関数の計算に対して,強力な表現媒体を提供できる様に見える。このベクトル空間において,回帰関数の認識的に重要なクラスは,単一な大量並列ステップにおいて計算することができた。シンボリック書き換えルールにより定義された形式言語の仕様を定めることができた。サブシンボリック計算により,人間の言語の普遍的なシンボリック文法能力と不完全実行の両面の,中心特性を同時に表示するシンボリック出力を生成した。

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計算理論 , 人工知能 , 数理言語学

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