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。

在本研究中，我们研究了一种使用情况作为领域知识的学习算法，并获得了以下结果。 1.我们巩固了以情境为领域知识的学习算法的理论基础，旨在将其应用于实际的机器学习和机器发现。机器学习是人类学习功能在计算机上的实现，而机器发现是让计算机从大量的观察和实验数据中发现解释这一现象的科学规律的过程。 2. 一种完全自动的机器发现规则的理论方法，通过与可计算函数相对应的通用算法（计算程序）从与观测数据相对应的参数和函数值对的示例中实现，目的是提供规则。机器发现理论是通过针对称为形式语言、语法和基本形式系统的逻辑程序模型而发展起来的。然而，由于机器发现的一般目标无法用语言表达，因此有必要发展一种针对可计算函数的机器发现理论。 3.从这个角度来看，在本研究中，我们在可计算函数的下标族函数推理和可以计算可计算函数的基本形式系统的框架下发展了机器发现理论。如果解释给定观测数据的函数不属于推理算法的假设空间，则反驳推理是机器发现的第一步，其中推理算法被告知这一点并停止计算。在上述框架下，我们寻求计算可计算函数的编程系统是可反驳的条件，并提供了具体的编程，例如某些多项式、本原函数和计算函数的基本形式系统，证明了该系统是可反驳的。 。