パターン推論 : ニューラルネットワークの論理的推論

概要

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本論文では, パターン推論について述べる.パターン推論とは, 記号ではなく, パターンの規則を用いた論理的推論のことである.このパターン推論は知識獲得問題を部分的に解く可能性がある.知識獲得問題は, 推論方式である(古典)論理に合わせて, 推論対象のパターンから言語的規則を抽出しようとしたが, パターン推論では, 推論方式である論理を, 推論対象であるパターンに合うように, 拡張しようという試みである.その実現方法であるが, パターンは関数で表現できるので, パターンを関数とみなす.そして, 任意の関数を表現したいのであ、ニューラルネットワークでその関数を近似することを考える.それゆえ, パターン推論はニューラルネットワークの論理的推論として実現される.ニューラルネットワークは倫理的に推論できる.それは, ニューラルネットワークが多重線形関数であり, 多重線形関数空間がいくつかの非古典論理の代数モデルであるからである.その非古典論理は中間論理LC, Lukasiewicz論理, product論理等である.具体的なニューラルネットワークの推論に関しては, 紙数の関係上, 中間論理LCによるもののみを説明する.
2000-02-25