多出力階層系の中間素子共用化と内部表現の整合構造形成:計算論と生理実験による研究

共享多输出分层系统中的中间元素并形成一致的内部表示结构：基于计算理论和生理实验的研究

基本信息

批准号：
11145232
负责人：
安井湘三
金额：
$ 0.9万
依托单位：
Kyushu Institute of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas (A)
财政年份：
1999
资助国家：
日本
起止时间：
1999 至无数据
项目状态：
已结题

项目摘要

標記の課題は、昨年度より「アナロジーによる学習・類推」という発展的応用テーマにその重点で移行した。本年度の成果は以下の通り。(1)埋もれた関係同型の抽出:実際のアナロジーでは、多くの情報から余分なものを切り落とし共通するもの、すなわち、関係同型の部分を認識・抽出することを行っている。この能力について本ANNをテストした。すなわち、例えば、太陽系のデータに(月、周りを回転する、地球)を、原子系のデータに(陽子、含まれる、原子核)と(中性子、含まれる、原子核)を追加した。結果は期待通り、これら余分なものに邪魔されることなく本来の抽象化内部モデルが生成された。(2)複数組アナロジーの同時学習と抽出化内部モデルの分離生成:昨年度から継続して様々な組み合わせをテストした。例えば、「太陽系、原子」のアナロジーと「電流、水流」のアナロジーの同時学習である。結果は期待通り、2個の抽象化内部モデルが別々に生成された。また、同時学習ではなく、「電流、水流」を後で追加学習しても最終的には同様の結果を得た。(3)既得の抽象化モデルへのアクセス:我々は或る状況に遭遇したときに過去にもいくつか似たことがあったと思い出す。本ANNの文脈で言い換えると、過去の学習で蓄積した既得の複数組アナロジーの中より現データ群にフィットする抽象化内部モデル(個別アナロジー記憶)を自律的に選別・抽出するということである。事実これが可能性であることが示された。例えば、(2)の実験の後に「熱流」のデータを教えると関係同型である「電流、水流」を一般化した抽象化内部モデルの方に結合する。すなわち、既成の抽象化モジュールは結合荷重空間におけるアトラクターとして働く。(4)その他:本ANNを用いてアナロジー類推の様々なテストを行ったが、スペースの関係で省略。

从去年开始，题目的主题转向了“类比学习、类比类比”的进阶应用主题。今年的结果如下。（1）提取隐藏的关系同构：在实际类比中，我们从大量信息中剔除掉不必要的信息，识别并提取出共有的，即关系同构。我们测试了人工神经网络的这种能力。即，例如，在太阳系的数据中添加(月球、自转、地球)，在原子系的数据中添加(质子、包含、原子核)和(中子、包含、原子核)。正如所料，原始的抽象内部模型是在没有受到这些额外事物的干扰的情况下生成的。（2）多组类比的同时学习和提取的内部模型的单独生成：延续去年，我们测试了各种组合。例如，学生可以同时研究“太阳系、原子”的类比和“电流、水流”的类比。正如预期的那样，生成了两个独立的抽象内部模型。另外，即使学生稍后额外学习“电流和水流”，而不是同时学习，也能得到相同的结果。（3）访问现有的抽象模型：当我们遇到某种情况时，我们会记得过去发生过一些类似的事情。换句话说，在这个人工神经网络的背景下，它从过去学习积累的多组类比中自主选择和提取一个抽象的内部模型（单独的类比记忆），该模型适合当前的数据组。事实上，这已经被证明是一种可能性。例如，如果我们在实验（2）之后教授“热流”数据，它将被组合成一个抽象的内部模型，该模型概括了关系同构“电流，水流”。也就是说，现成的抽象模块充当联合权重空间中的吸引子。 (4)其他：使用该人工神经网络进行了各种类比测试，但由于篇幅限制而省略。