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J-GLOBAL ID：201702275787352589   整理番号：17A1257277

文脈選好に基づく深い適応共鳴理論の統合ユーザ選好エピソード記憶符号化と検索【Powered by NICT】

Context preference-based deep adaptive resonance theory: Integrating user preferences into episodic memory encoding and retrieval

著者 (3件)： Sigmund Dick (School of Electrical Engineering, KAIST, Daejeon 34141, Republic of Korea) ,  Park Gyeong-Moon (School of Electrical Engineering, KAIST, Daejeon 34141, Republic of Korea) ,  Kim Jong-Hwan (School of Electrical Engineering, KAIST, Daejeon 34141, Republic of Korea)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IJCNN  ページ： 1879-1886  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： エピソードを格納および想起することができるエピソード記憶は種々の研究によりモデル化した。これらのモデルはエピソードの同じ一連の事象の符号化及び検索に焦点を当てた。本論文では,文脈選好に基づく深い適応共鳴理論(CPD ART)提案した。CPD ARTをコードすると課題を考慮した事象,気象などの選択基準,及び飲料などの物体状況の時系列を検索の新しいアプローチを用いた。文脈選択,新しい層は意思決定のための符号化と検索過程に添加した。コンテキスト優先場を基準とオブジェクトコンテキストの知識とともに,確率重みベクトルにおけるそれらの関係をコードし,保存する。シミュレーション結果は,CPD ARTである意思決定分析を行い,対象,優先基準,対象文脈に基づく意思決定解析によるエピソードの一連の事象を検索正確にできることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 選択基準 ,  シミュレーション ,  飲料 ,  モデリング ,  意思決定 ,  *符号化 ,  気象 ,  ベクトル
準シソーラス用語： *エピソード ,  *エピソード記憶 ,  *適応共鳴理論 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 中枢神経系  (EJ12030F) ,  脳・神経系モデル  (EL02050C)

タイトルに関連する用語 (7件)： 文脈 ,  選好 ,  適応共鳴理論 ,  統合 ,  エピソード記憶 ,  符号化 ,  検索