ルールと例題の類似性に基づく学習法の一提案

• 森, 敏昭

• 大川, 剛直

• 馬場口, 登

• 手塚, 慶一

抄録

代表的な機械学習法である類似性に基づく学習は,与えられた複数の例題が共通して持つ性質を明らかにすることにより,例題を説明する一般的な概念を獲得するものであり,学習時に大量の例題が必要とされる.一方,人間は,例題間の類似性だけでなく,例題と蓄積された知識の類似性にも着目し,数少ない例題から学習することが可能である.すなわち,獲得したい概念の例が,既に獲得されている概念と多くの類似した特徴を有しているならば,その類似点,及び差異を観察することによって,その概念の特徴を決定付けることができる.そこで本稿では,1つの例題を,知識ベース内の既存のルールを利用することにより一般化し,新たなルールを生成する手法を提案する.

収録刊行物

• 全国大会講演論文集

  全国大会講演論文集 第41回 (人工知能及び認知科学), 63-64, 1990-09-04

詳細情報

• CRID: 1050011097176023808
• NII論文ID: 110002880888
• NII書誌ID: AN00349328
• Web Site: http://id.nii.ac.jp/1001/00119511/
• 本文言語コード: ja
• 資料種別: conference paper
• データソース種別:
  • IRDB
  • CiNii Articles