有限オートマトンネットワークによる時系列情報処理
【研究分野】知能情報学
【研究キーワード】
人工知能アーキテクチャ / 人工知能 / 機械学習 / 文法学習
【研究成果の概要】
有限状態オートマトンネットワークの実装として、特殊な構造をもったニューラルネットワークを提案した。実験により、時系列データの構造認識の例として、言語の文法範疇が精度良く学習できることを確認した。関連して、従来のSRN (simple recurrent network) では時系列データの構造認識に必要なスタックが表現できないことを理論的に証明した。
【研究代表者】
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2006 - 2008
【配分額】4,060千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 660千円)