非単調論理を実現するニューラルネット
スポンサーリンク
概要
- 論文の詳細を見る
非単調論理の一つの主要課題は、対象世界から断片的に得られてる不完全なデータ/知識から、効率的に公理を生成する実行可能な公理完備化規則を求めることである。これまで提案されている公理完備化規則(極小限定、デホルト論理、自省論理等)は、データ知識に依存した柔軟なものではないと同時に、必ずしも効率的に実行可能なものではない点に問題がある。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1992-02-24
著者
関連論文
- ニューラルネットを用いた非単調論理の構成理論
- 確定型ニューラルネットの理論フレームワーク
- 正則写像を近似する複素ニューラルネットの有限学習データと最小構造
- Hebbianネットのカオス動作
- 曲線連続写像を有限学習データから汎化・近似する3階層ニューラルネット
- 局所レート・リスク関数
- 大局レート・リスク関数
- ファジー連想記憶を実現するニューラルネット
- 遺伝的アルゴリズムの2ビット問題(タイプI)に対する収束性
- 遺伝的アルゴリズムの収束理論
- 論理学におけるヒルベルトのプログラムとゲーデルの不完全性定理
- レート・リスク理論の知識処理問題への拡張
- 遺伝的アルゴリズムの2ビット問題に対する収束性
- 非単調論理においてベイズルールを生成する汎化知識の構成
- 制約条件なし最適化問題のニューラルネットによる解法理論
- 制約条件付き最適化問題のニューラルネットによる解法理論
- 非単調論理を実現するニューラルネット
- 非単調論理においてレート・歪定理を実現する公理拡張規則
- 適応型ニュ-ラルネットによる動的最適化問題の解法理論
- 非単調論理においてレ-ト・ひずみ定理を実現する公理完備化規則
- 非単調論理の構文論と意味論の統合
- 知識処理におけるレ-ト・リスク関数とレ-ト・ひずみ関数の間の不等式関係
- 巡回セ-ルスマン問題の許容解を得るためのホップフィ-ルドモデルの拡張
- 最適化問題の極小解を与える相互結合ニュ-ラルネットの構成
- 巡回セールスマン問題のニューラルフレームワーク
- 許容ひずみを満たすニュ-ラルネットのユニット数最小な荷重構造決定定理
- 概念識別向き階層型ファジ-ニュ-ラルネットモデル
- 知能プロトコルのアーキテクチャ