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J-GLOBAL ID：201802252151141871   整理番号：18A0726751

意味ニューロンネットワークに基づく連想記憶モデル【JST・京大機械翻訳】

Semantic Neuron Networks Based Associative Memory Model

著者 (4件)： Mungai Peter Kimani ,  Huang Runhe ,  Chen Zhong ,  Zhou Xiaokang
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： DASC/PiCom/DataCom/CyberSciTech  ページ： 1-8  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： 著者らの以前の研究において,Hopfield重み行列を,異なる学習タスクにおける概念またはオブジェクト間の関連を学習するための主要入力として用いた。しかし,挑戦的な問題の一つは,人間が継続的に学習し,経験している過程における関連記憶項目の容易な検索を可能にするために,適切な意味論を持つシステムの最終結果をどのように提供するかであった。本論文では,学習タスクにおいて得られたHopfieldネットワークを表現する各行列が生成された意味論的ネットにより意味論で与えられる意味的ニューロンネットワークに基づく連想記憶モデルを提案した。マトリックス上で実行されるチャンキング機構を,相関行列の併合と分解を行う手段として提案した。本研究は,自己組織化し,その寿命で自己進化できる連想記憶モデルを開発することを目的とした。この過程は,複雑な記憶を形成するときに関連を使用することが示されている人間の脳活動と非常に類似している。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 意味論 ,  Hopfield模型 ,  *神経回路網 ,  学習 ,  自己組織化
準シソーラス用語： 脳活動 ,  相関行列 ,  チャンキング ,  *連想記憶モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (3件)： 意味 ,  ニューロンネットワーク ,  連想記憶モデル