正例からのパターン上の決定木の帰納推論(情報基礎理論ワークショップ(LAシンポジウム)論文小特集)
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概要
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正則パターン上の決定木の学習の問題は, DNA配列からのモチーフの発見というゲノム情報科学の観点からPAC学習の枠組みを用いて研究されてきた.本論文では, この問題を正例からの極限同定という枠組みで論じる.パターンとは, 定数記号と変数記号からなる文字列であり, パターン上の決定木は, 内部ノードのラベルがパターンで, 葉のラベルが0または1の決定木である.本論文では, 各パターンに対して, co-パターンと呼ばれる文字列を導入し, その意味をパターン言語の補言語のある部分集合として定義する.その解釈のもとで, パターン上の決定木の意味を定義し, 深さがたかだかnである決定木で定義される言語の族が正例から推論可能であることを示す.特に, 正則パターン上の深さが1である決定木で定義される言語の族に関しては, 正例から多項式時間の更新で推論するアルゴリズムを与える.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-01-25
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