概念形成と高次学習機能

概念形成和高阶学习功能

基本信息

批准号：
04229102
负责人：
志村正道
金额：
$ 32.7万
依托单位：
Tokyo Institute of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
财政年份：
1991
资助国家：
日本
起止时间：
1991 至 1993
项目状态：
已结题

项目摘要

高次学習機構について、経験的学習と説明に基づく学習の短所を改善する二つの方法を統合したハイブリッドな学習方法を開発し、学習システムLATEXを構築した。説明に基づく学習においては、領域理論と呼ばれる背景的な知識が用いられるが、実世界において与えられる領域理論は近似的であり、また学習のために与えられる訓練例も雑音を含んでいることが多い。LATEXは、このような環境の下で、命題論理より記述力の高い述語論理のような関係で表わされる理論を学習することが可能なシステムであり、最少記述長原理(MDL)に基づいたシステムである。また、数値、クラス階層などの種々な情報を扱える多ソート帰納学習システムを開発した。このシステムは帰納論理プログラミングに制約の考えを取り入れたものであり、数値データを線形制約式に一般化するという特徴をもっている。実際の応用としては、画像からのシーンの復元問題を対象とし、複数物体から構成される隠れ部分を含む情景画像の3次元形状及び3次元物体配置問題を仮説検証の枠組みで捉え、既知物体の知識利用による周辺物体の面・稜成分特徴の学習的獲得を試みた。また、パターン情報から記号情報を生成し、分散環境で利用するための学習システムの実現を指向して、分散環境における通信メッセージの自動生成システムを開発し、ロボット間協調作業における通信の効率化を行なう学習システムを構築した。さらに、不完全で確率的な医学知識を対象として、データベースの位相的構造を抽出するラウ集合理論を確率的知識が扱えるように拡張し、知識獲得システムを開発した。また、言語からの知識獲得に焦点を当て、言語-知識の関係や知識の論理構造を考察し、マニュアル文を対象に、知識の分類を行い、時制と相の知識に対する関連性を明確にして、高品質なマニュアル文生成システムを開発した。

针对高阶学习机制，我们开发了一种混合学习方法，改善了体验式学习和基于解释的学习的缺点，构建了学习系统LATEX。在基于解释的学习中，使用了称为领域理论的背景知识，但现实世界中给出的领域理论只是一个近似值，并且为学习给出的训练示例也可能包含很多噪声。在这样的环境下，LATEX是一个可以让你学习谓词逻辑等关系表达的理论的系统，它比命题逻辑具有更高的描述能力，并且是一个基于最小描述长度原则（MDL）的系统。我们还开发了多分类归纳学习系统，可以处理数值和类层次结构等各种信息。该系统将约束的思想融入归纳逻辑编程中，具有将数值数据概括为线性约束表达式的特点。在实际应用中，我们将重点关注图像的场景重建问题，并在假设验证的框架下考虑场景图像的3D形状和3D对象放置问题，包括由多个对象组成的隐藏部分，以及尝试利用知识来学习和获取周围物体的表面和边缘成分特征。此外，为了创建一个从模式信息生成符号信息并在分布式环境中使用它的学习系统，我们开发了一种在分布式环境中自动生成通信消息的系统，并正在提高协作通信的效率我们建立了一个学习系统来做到这一点。此外，我们通过扩展刘集理论开发了一个知识获取系统，该系统提取数据库的拓扑结构，以处理不完整和概率的医学知识。另外，我们注重从语言中获取知识，考虑语言与知识的关系和知识的逻辑结构，对手册句子中的知识进行分类，理清时态和体与知识的关系，开发出高质量的知识库。手动句子生成系统。