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 ] 論理値 のみが処理できますが、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。自己同期回路技術をさらに使用するために、SNNはニューロンが自己実行または同期できることを受け入れます。
フォン・ノイマン型ニューラル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・ノイマンが行っていたようなニューロンの相対アドレス指定は不可能になります。この場合、絶対アドレス指定を用いる必要があります。各ニューロンは、他のニューロンに直接アクセスできる一意の識別子を持つべきです。もちろん、軸索と樹状突起を介して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ているように、ニューロンの特異性を利用して調整することができます。
意味ネットワークの初期記述には、自己反省能力や自己修正能力に関する記述はありません[Dudar ZV、Shuklin DE、2000]。しかし、[Shuklin DE 2004]では、システムにおける内省能力と自己修正能力の必要性について結論が出されました。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の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、ニューロンの接続を介して伝達される身体と信号は物理的な身体を表し、ニューロン間の仮想的な接続は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のモデルを作成することが提案されています。
SNNは一般的に自然言語処理 に用いられる。
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