関係知識獲得のための統合化された学習手法に関する研究

概要

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本論文は, 帰納論理プログラミングで使われる探索空間の抑制機構と, 遺伝的プログラミングで使われる進化的計算手法を融合することによって, 新たな関係知識の学習手法を提案したもので, 8章よりなる.第1章の「序論」, 第2章の「関連研究」に続き, 第3章の「学習手法の統合化」では, 帰納論理プログラミングと遺伝的プログラミングの統合化において, 核となる技術について論じ, 新しい学習手法を提案している.第4章「関係知識の学習」では, 第3章で提案した手法の実験と評価を行い, 帰納論理プログラミングでよく用いられる学習問題と, それでは学習できない問題に対して有効性確認している.第5章の「2分化不能な例からの学習」では, 連続的な教師信号による学習問題を「連続的な例からの帰納概念学習」として定義付け, その学習問題に適用できるようにしたシステムを第3章で提案した手法を拡張することで構築している.人間の感性の学習問題を例として取り上げて実験を行い, 従来の帰納論理プログラミングの枠組みと比較することで, この手法の有効性を示している.第6章「データベースからの知識発見」では, 第3章で提案した学習手法を拡張した述語論理レベルの知識発見手法を提案し, 従来の手法では獲得することが難しい規則も獲得できることを実験により示している.第7章の「考察」, 第8章の「結論」では, 本論文で構築した3つのシステムの研究成果を総括し, 今後の研究の方向性について議論を行なっている.
社団法人人工知能学会の論文
2000-11-01

著者

市瀬龍太郎
国立情報学研究所

関係知識獲得のための統合化された学習手法に関する研究

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