遺伝的アルゴリズムを用いた概念学習に関する考察
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概要
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機械学習の一分野である帰納学習において,事例からの概念学習に関する様々な手法が提案されている.代表的なアルゴリズムにMitchell.T.MのVersion Spaceがある.このアルゴリズムは,学習される概念の完全性・極大性を完備した厳密なアルゴリズムである反面,網羅的探索が必要である,ノイズに対応できない,概念同定までに必要な事例数の予測が難しい等いくつかの問題点を含む.本稿では,様々な最適化問題に対する有効な解法として注目されている遺伝的アルゴリズムを取り上げ,このアルゴリズムの概念学習に対する定式化及び従来法の概念学習法が持つが持つ問題点に対する有効性の検討を行う.
- 社団法人情報処理学会の論文
- 1992-02-24
著者
-
大内 東
北海道大学大学院情報科学研究科
-
野沢 慎吾
北海道大学工学部
-
野澤 慎吾
キヤノン(株)dvプロジェクトdv第二開発部
-
遠藤 聡志
北海道大学工学部
-
大内 東
北海道大学 大学院 情報科学研究科 複合情報学専攻 複雑系工学講座 調和系工学研究室
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