正例と負例に弁別不能な例からの関係学習
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概要
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帰納論理プログラミングにおいて,関係学習の手法は長く研究されてきた.帰納論理プログラミングでは,与えられた例からホーン節で表された概念の学習を行う.しかし,従来の帰納論理プログラミングの手法では,例を正例と負例に弁別しなければならないため,例の弁別が不可能であるような領域において,関係学習を行うことは非常に困難であった.本論文では,例が正例と負例の形で弁別できないような領域に対しての関係学習を定式化し,その領域に対して学習を行うことができる新しい手法を提案する.その手法は遺伝的プログラミングの探索手法と帰納論理プログラミングの制約を統合したものである.学習する結果の表現には帰納論理プログラミングのホーン節を用い,探索には遺伝的アルゴリズムを用いている.提案する手法に従ってシステムを実装し実験を行った.実験では例が正例と負例に弁別不能な領域の例として,音楽に対する感性情報の学習問題を取り上げた.学習した結果を帰納論理プログラミングのシステムと理論洗練のシステムを組み合わせた既存の手法と比較し,構築したシステムの有効性を示した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-12-25
著者
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