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한국지능정보시스템학회 지능정보연구 한국지능정보시스템학회논문지 제12권 제1호
발행연도
2006.3
수록면
107 - 123 (17page)

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이 논문은 정규문법과 동등한 의미를 가지는 일반적인 이진 이차 재귀 신경망(Generalized Binary Second-order Recurrent Neural Networks: GBSRNN)의 구조 및 학습 방법을 제안하며 이를 이용하여 정규언어를 인식하는 어휘분석기 구현을 소개한다. GSBRNN는 성분들의 이진값 표현으로 정규문법과 동치인 모든 표현에 대하여 하드웨어로 표현할 수 있는 방법을 제공하며 정규 문법과의 구조적 관련성을 보여준다. 정규문법에서 심볼들의 개수 m, 비단말 심볼의 개수 p, 단말 심볼의 개수 q, k인 문자열이 입력된다고 할 때, GBSRNN의 크기는 O(m(p+q)²) 이고 병렬처리 시간은 O(k)이며 순차처리 시간은 O(k(p+q)²)이다.
#일반화된 이진 이차 재귀 신경망(Generalized Binary Second-order Recurrent Neural Networks: GBSRNN) #정규문법 #유한 오토마타 #어휘 분석기

목차

한국어 초록
1. 서론
2. 관련 연구
3. 일반화된 이진 이차 재귀 신경망 (Generalized Binary Second-order Recurrent Neural Networks: GBSRNN)
4. GBSRNN 어휘분석기의 구현
5. 결론
참고문헌
Abstract

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