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タイトル: Representing Taxonomical Hierarchy of Knowledge by Structured Boltzmann Machine
著者: Okuno, Taku
Kakazu, Yukinori
アブストラクト: The Boltzmann machine for content address-able memory is structured to explicitly deal with taxonomical hierarchy of learned concepts embedded in its weights. It is realized by iterating three processes: extracting a sub-network which represents an abstract concept, replacing it with a unit, and generating new layer by connecting it with the subnetwork. By this architecture, constraints on such hierarchy embedded in knowledge can be utilized to process knowledge to some extent.
研究業績種別: 国際会議/International Conference
資料種別: Conference Paper
査読有無: あり/yes
単著共著: 共著/joint
発表雑誌名,発表学会名など: Proceedings of the IEEE World Congress on Computational Intelligence
年月日: 1994年11月
出版社: IEEE
出現コレクション:奥野 拓

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