2024-03-29T02:16:50Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:000511712023-04-27T10:00:04Z01164:04402:04494:04500
対話型概念学習の一手法 -中心仮説選択法-A Method for Interactive Conceptual Learning -Middle Hypothesis Selection Method-jpnhttp://id.nii.ac.jp/1001/00051171/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=51171&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 1991 by the Information Processing Society of Japan大阪大学工学部大阪大学工学部大阪大学工学部大阪大学工学部山口, 尚吾大川剛直馬場口, 登手塚慶一筆者らはこれまでに,対話型概念学習の一手法として,中心仮説選択法MHS(ddle Hypothesis Selecti)を提案した.MHSは,初期例題を基に,概念記述の候補となる記述をノードに持つ木を構成し,その半分の深さに位置する記述を仮説として選択する学習法である.しかしながら,生成された木の枝分かれが多い場合には,質問回数が増大するという欠点を有していた.そこで,本稿では,MHSを改良し,仮説選択を動的に行うことにより質問回数の軽減を図るMHS IIを提案する.MHS IIは,既存手法に比べ,質問回数が確率的に最少になるという利点を有している.We have already proposed MHS(Middle Hypothesis Selection), an interactive conceptual learning method. MHS constructs a tree whose nodes are candidates of goal concept description, and selects a node in the middle of depth of the tree as a hypothesis. However, the number of questions will increase in case that the tree has a lot of branches. In this report, we propose improved version of MHS(MHS II), which can learn in less number of questions by dynamically applying two ways to the selection of a hypothesis. Comparing with the existing methods, it is guaranteed, in probabilistical sense, that MHSII works in the minimum number of questions.AA11135936情報処理学会研究報告知能と複雑系(ICS)19913(1990-ICS-074)59681991-01-172009-06-30