経路構造による再帰定義の帰納的学習
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概要
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帰納論理プログラミング (ILP)は論理プログラムの形で与えられる背景知識と事例から事例を満たす述語を学習する枠組みである. CRUSTACEAN , TIM などのこれまでに提案されたボトムアップ手法は少数事例から効率よく学習するが限られた範囲の述語しか学習できない. これらは1つの非再帰節と1つの再帰節をもつ論理プログラムのみを学習する. 本研究ではTIMで用いられた経路構造 (path structure) の分析手法を発展させ, 経路構造のもつ共通部分に着目した新しいアルゴリズムを提案する. これにより1つの非再帰節と複数の再帰節をもつ論理プログラムを学習することができる.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1997-03-12
著者
-
世木 博久
名古屋工業大学
-
伊藤 英則
名古屋工業大学知能情報システム学科
-
犬塚 信博
名古屋工業大学
-
古澤 光枝
三菱電気エンジニアリング株式会社
-
伊藤 英則
名古屋工業大学
-
古澤 光枝
名古屋工業大学
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