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Generalized Binary Second-order Recurrent Neural Networks Equivalent to Regular Grammars
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Soon-Ho Jung (Div. of Electronic, Computer & Telecommunication Engineering, Pukyong National University)
Vol. 12, No. 1, Page: 107 ~ 123
Abstract
We propose the Generalized Binary Second-order Recurrent Neural Networks(GBSRNNf) being equivalent to regular grammars and ?how the implementation of lexical analyzer recognizing the regular languages by using it. All the equivalent representations of regular grammars can be implemented in circuits by using GSBRNN, since it has binary-valued components and shows the structural relationship of a regular grammar. For a regular grammar with the number of symbols m, the number of terminals p, the number of nonterminals q, and the length of input string k, the size of the corresponding GBSRNN is $O(m(p+q)^2)$ 수식 이미지 and its parallel processing time is O(k) and its sequential processing time, $O(k(p+q)^2)$ 수식 이미지.
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정규문법과 동등한 일반화된 이진 이차 재귀 신경망
정순호 (부경대학교 전자컴퓨터통신공학부)
Keywords
일반화된 이진 이차 재귀 신경망, 정규문법, 유한 오토마타, 어휘 분석기
Abstract
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 $O(m(p+q)^2)$ 수식 이미지 이고 병렬처리 시간은 O(k)이며 순차처리 시간은 $O(k(p+q)^2)$ 수식 이미지이다.
Cite this article
JIIS Style
Jung, S.-H., , "Generalized Binary Second-order Recurrent Neural Networks Equivalent to Regular Grammars", Journal of Intelligence and Information Systems, Vol. 12, No. 1 (2006), 107~123.

IEEE Style
Soon-Ho Jung, "Generalized Binary Second-order Recurrent Neural Networks Equivalent to Regular Grammars", Journal of Intelligence and Information Systems, vol. 12, no. 1, pp. 107~123, 2006.

ACM Style
Jung, S.-H.,, 2006. Generalized Binary Second-order Recurrent Neural Networks Equivalent to Regular Grammars. Journal of Intelligence and Information Systems. 12, 1, 107--123.
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