帰納学習のための述語のメタ的性質とその自動生成に関する研究(一般,「社会システムにおける知能」および一般)
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概要
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述語論理の枠組みで帰納的学習を行う帰納論理プログラミングは,背景知識を利用できるという利点の一方,仮説探索のコストが大きい.本研究は仮説の候補を意味的観点から絞り込む制御方法を提案する.仮説のトップダウン探索では,仮説を構成する節の本体に順に条件を追加する.このとき,条件が冗長である場合,あるいは条件が他の条件と矛盾してしまう場合があることに注目し,これらを検知する知識(述語のメタ的知識)を保持・利用する探索方法を与える.メタ的知識を形式化し,これが制御に用いるための原理を明らかにし,これを利用した学習システムを実装することで探索の効果を確認する.また,メタ的知識を自動的に生成するアルゴリズムを提案する.このアルゴリズムは外延的に述語の性質をテストし,冗長性と矛盾に関するメタ的性質を網羅的に生成する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2008-02-27
著者
-
犬塚 信博
名古屋工業大学知能情報システム学科
-
中野 智文
名古屋工業大学 情報基盤センター
-
石田 浩之
名古屋工業大学 情報工学専攻
-
犬塚 信博
名古屋工業大学
-
犬塚 信博
名古屋工業大学 情報工学専攻
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