チューリング機械をシミュレートする再帰型高次結合ニューラルネットワークの精度について On Precision of Recurrent Higher-Order Neural Network that Simulates Turing Machines

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抄録

When a neural network simulates a Turing machine, the states of finite state controller and the symbols on infinite tape are encoded in continuous numbers of neuron's outputs. The precision of outputs is regarded as a space resource in neural computations. We show a sufficient condition about the precision to guarantee the correctness of computations. Linear precision suffice in regard to <i>nT</i>, where <i>n</i> is the number of neurons and <i>T</i> is the iteration count of state updates.

収録刊行物

  • 電気学会論文誌. C, 電子・情報・システム部門誌 = The transactions of the Institute of Electrical Engineers of Japan. C, A publication of Electronics, Information and System Society  

    電気学会論文誌. C, 電子・情報・システム部門誌 = The transactions of the Institute of Electrical Engineers of Japan. C, A publication of Electronics, Information and System Society 126(5), 624-630, 2006-05-01 

    The Institute of Electrical Engineers of Japan

参考文献:  10件

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各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    10018111438
  • NII書誌ID(NCID)
    AN10065950
  • 本文言語コード
    JPN
  • 資料種別
    ART
  • ISSN
    03854221
  • NDL 記事登録ID
    7947130
  • NDL 雑誌分類
    ZN31(科学技術--電気工学・電気機械工業)
  • NDL 請求記号
    Z16-795
  • データ提供元
    CJP書誌  NDL  J-STAGE 
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