A funcionalidade de pesquisa está em construção.
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Relationships between the Computational Capabilities of Simple Recurrent Networks and Finite Automata Relações entre as Capacidades Computacionais de Redes Recorrentes Simples e Autômatos Finitos

Junnosuke MORIYA, Tetsuro NISHINO

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Resumo:

No campo da psicologia cognitiva, redes recorrentes simples são utilizadas para modelar o processamento da linguagem natural no cérebro humano. Por exemplo, Elman mostrou experimentalmente que as redes recorrentes simples podem prever a palavra mais à direita nas formas sentenciais de uma gramática específica, o que pode gerar sentenças compostas com alta probabilidade. Em relação a estes resultados, é natural perguntar se a capacidade computacional das redes recorrentes simples é suficiente para reconhecer linguagens naturais. Neste artigo, assumimos que o intervalo de uma função calculada em cada porta de uma rede recorrente simples é um conjunto finito. Esta é uma suposição bastante realista, porque não podemos implementar fisicamente uma porta cujo alcance seja um conjunto infinito. Em seguida, definimos relações de equivalência entre redes recorrentes simples e máquinas Mealy ou máquinas Moore, que são autômatos finitos com saída. Então, sob nossa suposição, mostramos (1) uma construção de uma máquina Mealy que simula uma dada rede recorrente simples, e (2) uma construção de uma rede recorrente simples que simula uma dada máquina de Moore. A partir destas duas construções, podemos concluir que a capacidade computacional das redes recorrentes simples é igual à dos autômatos finitos com saída sob nossa suposição.

Publicação
IEICE TRANSACTIONS on Fundamentals Vol.E84-A No.5 pp.1184-1194
Data de publicação
2001/05/01
Publicitada
ISSN online
DOI
Tipo de Manuscrito
Special Section PAPER (Special Section on Discrete Mathematics and Its Applications)
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