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BESOMを使った言語野モデル の構想 産業技術総合研究所 一杉裕志 2012-12-28 2013-01-08 一部修正 BESOMとは • 大脳皮質の機能を再現することを目指して設 計・実装中の計算論的モデル。 – 特殊なベイジアンネット。 – ノード数 n に対して、１入力の認識・学習に必要 な計算量がほぼ O(n) 。 – ネットワークの構造は非線形ＢＳＳにより自己組 織化。 • 注： BESOM は未完成。 – ただし、ゆっくりと着実に進展中。 目標：このような言語野の計算論 的モデルを作りたい。 • 学習 – データのみから構文規則と意味規則を自己組織化 （教師なし学習）できる。 • 認識 – 並列動作により単語長 n の文を O(n) の時間で理 解できる。 – 係り受けの関係を正しく認識できる。 • 神経科学的妥当性 – BESOM の基本動作を前提とする。 – マクロな構
大脳皮質とチャートパーサの類似性
言語の獲得は、ヒトの知能を劇的に向上させた要因の１つとも言われている。 脳の言語野の機構を解明することは、高い知能を持った機械を実現する上で 避けて通れない重要な研究課題である。 （ベイジアンネットを使った言語野のモデル構築の研究をやってみたい という方はご連絡ください。） 追記： 構想が詳細化したのでこちらもご覧ください。 研究構想説明資料：「BESOMを使った言語野モデルの構想」[ 201212language.pdf ] ◆大脳皮質のブローカー野 ヒトの脳の中にある言語野の１つ、ブローカ野は文法理解に 関係すると言われている。 ブローカー野も大脳皮質の領野の１つであるから、 他の領野と同様に、大脳皮質の認識・学習の基本原理にしたがって 動作しているだろうと推察される。 ブローカー野の構文解析アルゴリズムのモデルの候補として 私が注目しているのがチャートパーサである。 チャートパーサと
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全脳アーキテクチャと大脳皮質モデルBESOMの実用化研究の構想 2015-05-14
