正データからの極限同定における極小言語戦略への精密化の適用(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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本研究の目標は,正データからの極限同定における極小言語戦略と精密化を結びつけ,新たに学習可能な概念空間を見出すことである.仮説空間上の精密化がある性質をもつことが,正データからの極限同定可能性のための十分条件となることを,学習問題によらない一般的な手続きを構成することで示す.この結果を用いて,木パターン言語の非有界和で学習可能な概念空間を始めて示す.さらにこの概念空間に対し,一般的な学習手続きに対する枝刈りを施すことで,多項式更新時間の学習手続きを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2008-02-27
著者
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