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セマンティックニューラルネットワーク（SNN）は、ジョン・フォン・ノイマンのニューラルネットワーク [von Neumann, 1966] とニコライ・アモソフのMネットワーク[1] [2]に基づいています。フォン・ノイマンのネットワークにはリンクトポロジーの制限がありますが、SNNはこれらの制限のないケースを受け入れます。処理できるのは論理値のみですが、SNNはファジー値も処理できます。フォン・ノイマンネットワークのすべてのニューロンはタクトによって同期されます。さらに、自己同期回路技術を活用するために、SNNはニューロンが自己実行型でも同期型でも受け入れます。
フォン・ノイマン・ネットワークとは対照的に、セマンティック・ネットワークではニューロンのトポロジーに制限はありません。そのため、フォン・ノイマンが行ったようなニューロンの相対的なアドレス指定は不可能です。この場合、絶対的な再アドレス指定を使用する必要があります。すべてのニューロンは、他のニューロンに直接アクセスできるように、固有の識別子を持つ必要があります。もちろん、軸索-樹状突起で相互作用するニューロンは、互いの識別子を持つ必要があります。絶対的な再アドレス指定は、生物学的ニューラルネットワークで実現されたように、ニューロンの特異性を利用することで調整できます。
セマンティックネットワークの初期記述[Dudar ZV, Shuklin DE, 2000]には、自己反省性と自己修正能力に関する記述は見当たりません。しかし、[Shuklin DE 2004]では、システムにおける内省と自己修正能力の必要性について結論が導き出されています。これらの能力を維持するために、ニューロンへのポインタという概念が提供されています。ポインタはニューロン間の仮想的な接続を表します。このモデルでは、ニューロン接続を介して伝達される物体と信号が物理的な物体を表し、ニューロン間の仮想的な接続がアストラル体を表します。超常現象の可能性をサポートする仮想マシンに基づいて、人工ニューロンネットワークモデルを作成することが提案されています。
SNN は一般に自然言語処理に使用されます。
関連モデル
参考文献
- ^ アモソフ, NM, AM カサトキン, LM カサトキナ. 「独立制御ロボットにおける能動的な意味ネットワーク」人工知能に関する第4回国際合同会議議事録第1巻. Morgan Kaufmann Publishers Inc., 1975.
- ^ Amosov, NM, EM Kussul, AM Kasatkin. 「29. ニューロン類似ネットワーク、注意、人工知能」ニューロコンピュータと注意：コネクショニズムとニューロコンピュータ2 (1991): 433.
- ^ Marupaka、Nagendra、Ali A. Minai。「セマンティックニューラルネットワークにおける接続性と創造性」ニューラルネットワーク（IJCNN）、2011年国際合同会議、IEEE、2011年。
- ^ Salakhutdinov, Ruslan, Geoffrey Hinton. 「セマンティックハッシュ」 RBM 500.3 (2007): 500.
- ^ エリアスミス、クリス、他。 「機能する脳の大型モデル。」科学 338.6111 (2012): 1202-1205。
- ノイマン、J.、1966年。「自己増殖オートマトン理論」、アーサー・W・バークス編著。 - イリノイ大学出版局、アーバナおよびロンドン
- Dudar ZV, Shuklin DE, 2000. 自然言語テキストを理解するセマンティックニューラルネットワークのためのニューロンの実装. Radio-electronika i informatika KhTURE, 2000. No 4. Р. 89-96.
- Shuklin DE, 2004. セマンティックニューラルネットワークモデルの更なる発展。人工知能、ドネツク、「Nauka i obrazovanie」人工知能研究所、ウクライナ、2004年、第3号、p. 598-606
- シュクリン DE「テキストから意味を抽出する意味ニューラルネットワークの構造」サイバネティクスとシステム分析、第37巻、第2号、2001年3月4日、pp. 182–186(5) [1]
- シュクリン DE テキストの形態素解析と統語解析を実現する意味ニューラルネットワークの構造、サイバネティクスとシステム分析、第37巻、第5号、2001年9月、770-776頁(7)
- Shuklin DE「バイナリクロック線形木の実現と自然言語テキスト処理への応用」、サイバネティクスとシステム分析、第38巻、第4号、2002年7月、pp. 503–508(6)
