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The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. ex. Some numerals are expressed as "XNUMX".
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Binary Second-Order Recurrent Neural Networks for Inferring Regular Grammars 정규 문법 추론을 위한 이진 2차 순환 신경망

Soon-Ho JUNG, Hyunsoo YOON

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요약 :

본 논문에서는 수정된 유한 오토마타(MFA)와 동등한 이진 2차 순환 신경망(BSRNN)을 제안하고, 정규 문법 추론을 위한 안정적인 BSRNN을 구성하기 위한 학습 알고리즘을 제시합니다. 이 네트워크는 두 가지 추세를 결합합니다. 하나는 뉴런 수, 문자열 수, 문자열 길이의 제한 없이 훈련을 통해 정규 문법의 문자열을 순환 신경망으로 변환하는 것이고, 다른 하나는 직접적으로 유한 자동장치로 변환하는 것이다. BSRNN의 뉴런은 하드 리미터 활성화 기능을 사용하므로 제안된 BSRNN은 문법 추론뿐만 아니라 일반 문법 및 유한 오토마타를 위한 하드웨어 구현의 좋은 대안이 될 수 있습니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E83-D No.11 pp.1996-2007
발행일
2000/11/25
공개일
온라인 ISSN
DOI
원고의 종류
PAPER
범주
생물사이버네틱스, 신경컴퓨팅

작성자

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