事例間の差分による帰納的一般化
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概要
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本研究では,従来の帰納学習の枠組みに従いながらも,今までの学習アルゴリズムではうまく扱えなかった,動的対象からの全順序の事例データを扱うための手法のフレームワークを示す.そこでは,事例間の差分を取ることで,一般化を行ない,その挙動を説明可能とする.全順序の事例データとは,時間的に一意にその順番が定まる複数の事例のことを意味し,それらの事例は帰納的に一般化され,最終的に計算機言語のレベルにおける表現に変換される.これにより,時間的に変化を表現し,時間間隔の一定でない入力データを用いて学習をおこなうことのできる学習過程が構築される.たとえば,物理現象についての事例データから,その挙動を時間を軸として説明することが可能である.さらには,このアルゴリズムを用いることにより,センサーなどから得られるリアルタイムの情報を一般化し規則とする過程で作られる.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1993-03-01
著者
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