ニューラルネットワークを用いた知識獲得と洗練
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概要
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実用的なエキスパートシステムの構築では、知識の獲得と洗練が重要な課題となっている。演繹学習の一つの方式として、説明による学習(EBL:Explanation-based Learning)がある。EBLでは、あらかじめ得られている領域知識眼を用いて例題を証明し、証明過程の一般化を知識として獲得する。EBLでは領域知識が完全であると仮定しているが、実際には完全な知識を予め得ることは難しい。他の知識獲得方法として、ニューラルネットワークの学習能力を用いて記号による学習を補強しようとする試みがある。この方法では、領域知識が不完全であっても対応できるなどの利点がある。本論文では、EBLに於いて、従来法の問題点を改善したニューラルネットワークによる知識獲得と洗練の方法を提案する。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1992-02-24
著者
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麻生川 稔
日本電気株式会社c&cメディア研究所
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麻生川 稔
日本電気(株)基礎・環境研究所
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麻生川 稔
日本電気(株)c&cシステム研究所
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麻生川 稔
Nec C&cシステム研究所
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麻生川 稔
日本電気(株)c&c研究所コンピュータシステム研究部
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麻生川 稔
日本電気(株)基礎研究所
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