優先度付き帰納学習による仮説の順序化
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概要
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帰納推論は背景知識と観測事例から一般法則を導く学習法である。従来の帰納推論システムでは、学習過程において獲得した知識の優先順位はあまり考慮されていない。一方、実世界において人間は、学習した知識に優先順位をつけて順序化し利用する。そこで本研究では、観測事例に基いて帰納推論で得られた知識に優先度を付加し、仮説を順序化する学習方法を提案する。具体的には、知識ベースに新たな観測が与えられたとき、観測を帰結するルールの集合の説明構造を生成し、ベイズの定理を用いて定量的に仮説を順序化した。その結果、観測事例における概念の具体例の割合や例外の割合の変化によって、仮説の優先順位が動的に変化する学習結果が得られた。
- 2002-03-15