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: 06780328
• 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: 1994
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1994 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-06780328/
• 关键词: 機械発見; 論駁推論; 計算可能関数; ループプログラム; 単純関数

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ない,次の成果を得た.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・実験データから,これを説明する化学的法則をコンピュータに発見させることである.機械発見の第1段階として,論駁推論が重要であることがわかっている.従来の研究では,推論の主な対象は言語であったため,コンピュータで計算できる最も一般的な対象である計算可能関数を対象として,推論可能性を調べた.また,機械発見へ応用するためには,有限推論が保証できれば望ましいことがわかっている.実際に機械発見へ応用するために,具体的で重要なプログラミング系の推論可能性を調べることが重要である.よって,本研究では,計算可能関数を計算する具体的なプログラミング系の有限推論可能性および論駁推論可能性を調べた.(1)手続き型プログラミング言語を抽象化したプログラムについて,ループの深さおよび個数に注目してできる関数の集合の有限推論可能性および論駁推論可能性を調べた.(2)単純関数と呼ばれる関数の集合について,減算と除算に注目してできる関数の集合の有限推論可能性および論駁推論可能性を調べた.(3)従来から計算理論で展開されてきた関数の階層が,機械発見の仮説空間として適しているかを調べた.

在本研究中，我们对以情境为领域知识的学习算法进行了研究，并取得了以下成果。我们的目标是将以情境为领域知识的学习算法应用于实际的机器学习和机器发现中，夯实了其理论基础。机器学习是人类学习功能在计算机上的实现，机器发现是大量观察和实验数据的实现。目标是让计算机发现解释这一点的化学定律。众所周知，反驳推理是机器发现的第一步，很重要。在传统研究中，推理的主要目标是语言，因此，我们研究了反驳推理的可能性。使用可计算函数进行推理，这是计算机可以计算的最常见的对象。众所周知，我们希望能够保证特定编程系统的有限推理可能性和反驳推理可能性（1）对于抽象过程编程语言的程序，我们研究了通过关注循环的深度和数量而形成的一组函数的有限推理可能性和反驳推理可能性（2）对于称为简单函数的函数集，我们研究了a的有限推理可能性和反驳推理可能性。通过关注减法和除法形成的函数集。我们研究了集合的有限推理可能性和反驳推理可能性。（3）我们研究了传统上在计算理论中发展的函数层次结构是否适合作为机器的假设空间。发现。

项目成果

宮原哲浩: "関数の論駁推論について" 第9回人工知能学会全国大会論文集. (予定). (1995)

Tetsuhiro Miyahara：“论函数的反驳推理”日本人工智能学会第九届全国会议论文集（计划）（1995 年）。