帰納論理プログラムにおける背景知識を用いた多項式時間一般化アルゴリズム
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概要
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機械学習や帰納推論,仮説推論等における重要な推論手法の一つが,概念の汎化である.概念の汎化とは,いくつかの具体例が与えられたときに,それらを説明するより一般的な概念を見つけることであり,構成的学習において有効な手法である.とくに帰納論理プログラミング等の論理プログラムの学習の分野では,汎化にもとづく学習システムについて活発な研究がおこなわれている.本研究では,論理プログラムを背景知識の存在のもとで汎化する問題について議論する.とくに,高々k個の制約確定節からなる集合のうちで,例として与えられたすべての確定節を導き,背景知識Bのもとで含意に関して極小なものを見つける問題を考察し,この問題を多項式時間で解くアルゴリズムを与える.これは[2]の結果を複数の節からなる論理プログラムに拡張するものである.さらに,論理プログラムの学習への応用について述べる.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1995-09-20
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