表現が精密化可能なデータを対象とするソフトウェアの始祖学習による構成

使用祖先学习构建可以细化表示的数据的软件

• 批准号: 16016246
• 负责人: 山本 章博
• 金额: $ 4.03万
• 依托单位: Kyoto University
• 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: 2004
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2004 至 2005
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-16016246/
• 关键词: 帰納論理; 極限同定; 帰納的学習; 実数の表現; 精密化; 始祖学習

本年は,表現が精密化可能なデータとして実数を取り上げ,実数の表現(コード化)を用いて実数値関数を学習する始祖学習システムRealMISの構築を行った.そして,連続性を持つデータの始祖学習には,負例の提示と質問の利用が効果的であることを示した.本研究を開始する前に研究分担者の立木は,実数のGrayコード表現を用いると,論理プログラミング言語によって実数の計算が表現可能であることを示していた.この事実に基づいて,実数の近似表現となる論理式(項)に対する,精密化を定義した.すなわち,ある実数の近似値の精度が増すことを,精密化という論理的手法によってに表現可能とした.論理を用いたGayコードに基づく実数の近似値表現(Grayコード・パターンとよぶ)を入出力とする論理プログラムの始祖学習システムを構築するにあたっては,仮説の変更の他に,データの精度が上昇したことによる仮説の変更を認める必要がある.データの精度上昇は,Grayコード・パターンの精密化への代入によって表現されるが,これを例として用いると問題が生じる.すなわち,精度が低いときには正しいと考えられていた事実が,精度が高くなると,必ずしも正しくならなくなるという状況が生じる.そこで,Model Inference System (MIS)で用いられた質問と矛盾点追跡の組み合わせを,目標プログラムの探索だけではなく,例の精密化に対しても利用することにより,この問題を解決し,あるクラスの論理プログラムを推論するシステムRealMISを開発した.

This year, the performance of precision may be improved, and the performance of the number of users may be improved. In addition, continuous learning is the first step in learning, and negative examples are the first step in learning. Before this study began, we studied the role of the participant in the study, and the role of the participant in the study. In this case, the approximate representation of the number and the logical expression (term) are defined precisely. The accuracy of approximate values increases, precision increases, and logical techniques increase. The basic value of the input force of the logic module is estimated by the Gray module, and the accuracy of the input function is estimated by the gray module. The precision of the Gray tube increases, and the precision of the gray tube increases. The accuracy is low, the accuracy is high, the accuracy is high. In this paper,Model Inference System (MIS) is used to solve the problem of contradiction point tracing, to solve the problem of contradiction point tracing.

项目成果

Hypothesis finding with proof theoretical appropriateness criteria

假设发现与证明理论适当性标准

• 发表时间: 2006
• 期刊: Theoretical Computer Science 350
• 作者: Fronhoefer;B.;Yamamoto;A
• 通讯作者: A

Proceedings of the Workshop on Learning with Logics and Logics for Learning

逻辑学习和学习逻辑研讨会论文集

• 发表时间: 2005
• 作者: Akihiro Yamamoto;Kouichi Hirata
• 通讯作者: Kouichi Hirata

精密化演算子を用いた帰納メタ論理プログラミング

使用精化算子的归纳元逻辑编程

• 发表时间: 2004
• 期刊: コンピュータソフトウェア 21・5
• 作者: Takeshi Kurashima;Taro Tezuka;Katsumi Tanaka;山本 章博
• 通讯作者: 山本 章博

仮説の嗜好性と尤度 --記号的学習と統計手法の比較から--

假设偏好和似然性--符号学习和统计方法的比较--

• 发表时间: 2004
• 期刊: 人工知能学会人工知能基本問題研究会(第56回)資料 SIG-FPAI-A401
• 作者: Takeshi Kurashima;Taro Tezuka;Katsumi Tanaka;山本 章博;山本 章博
• 通讯作者: 山本 章博

グレイコードとモデル推論を利用した実数値関数の学習,

使用格雷码和模型推理学习实值函数，

• 发表时间: 2006
• 期刊: 人工知能学会人工知能基本問題研究会(第62回)資料 SIG-FPAI-A504
• 作者: 杉山麿人;廣渡栄寿;立木秀樹;山本章博
• 通讯作者: 山本章博