状況を領域知識として利用する学習アルゴリズムの研究

以情境为领域知识的学习算法研究

• 批准号: 05780296
• 负责人: 宮原 哲浩
• 金额: $ 0.58万
• 依托单位: Kyushu University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
• 财政年份: 1993
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1993 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-05780296/
• 关键词: 機械発見; 論駁推論; 計算可能関数

本研究では、状況を領域知識として利用する学習アルゴリズムについて研究を行い、次の成果を得た。1.状況を領域知識として利用する学習アルゴリズムを、実際の機械学習・機械発見に応用することを目指して、その理論的な基礎を固めた。機械学習とは人間の持つ学習機能をコンピュータ上で実現することであり、機械発見とは大量の観測データ・実験データから、これを説明する科学的法則をコンピュータに発見させることである。2.計算可能関数に対応する一般的なアルゴリズム(計算手続き)で実現される規則を、観測データに対応する引数と関数値の対の例から、完全に自動的に機械発見するための理論的規則を与えることを目指した。このような機械発見の理論は、形式言語、文法、基本形式的体系と呼ばれる論理プログラムのモデルを対象にして、始められている。しかし、機械発見の一般的対象は、言語では表現できないため、計算可能関数を対象にして、機械発見の理論を展開する必要がある。3.本研究では、このような観点から、計算可能関数から成る添字付き族と、計算可能関数を計算できる基本形式的体系を機能的推論するという枠組みの下で機械発見の理論を展開した。与えられる観測データを説明する関数が、推論アルゴリズムが持つ仮設空間に属していない場合、このことを知らせて計算を停止するという論駁推論が、機械発見の第1段階として必要である。上記枠組みの下で、計算可能関数を計算するプログラミング系が論駁推論可能になるための条件を求め、ある種の多項式、原始機能的関数、関数を計算する基本形式的体系などの具体的なプログラミング系が、論駁推論可能であることを示した。

在这项研究中，我们对使用情况作为领域知识的学习算法进行了研究，并实现了以下结果。 1。目的是将使用情况用作域知识的学习算法应用于实际的机器学习和机器发现，并且理论基础已得到巩固。机器学习是在计算机上实现人类学习功能的实现，而机器发现是让计算机发现科学定律的过程，从大量观察和实验数据中解释了这一点。 2。我们的目的是提供与可计算函数相对应的一般算法（计算过程）实现的规则，其中包含与观察数据相对应的参数和函数值的示例，以提供全自动机器发现的理论规则。这一机器发现理论已经始于逻辑程序，称为正式语言，语法和基本形式系统的目标。但是，由于无法用语言表达机器发现的一般对象，因此有必要开发有关可计算功能的机器发现理论。 3。从这个角度来看，这项研究开发了机器发现的理论，该理论是在由可计算函数和能够计算可计算功能的基本正式系统组成的下标的功能推理框架下。机器发现的第一阶段是为了争论以下论点：如果描述给定观察数据的函数不属于推理算法的临时空间，则不是这种情况，并且计算被停止。在上面的框架下，确定了计算可重新获得可计算函数的编程系统的条件，并且已经表明，特定的编程系统（例如某些多项式，原始功能函数和计算功能的基本形式系统）等特定的编程系统正在重新获得。