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  1. 全国大会
  2. 47回
  3. 人工知能及び認知科学

進化論的手法によるブール関数の学習について

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/124311
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/124311
c204fe6b-f51f-4df5-917d-0c5f5c9bd0ec
名前 / ファイル ライセンス アクション
KJ00001338996.pdf KJ00001338996.pdf (183.3 kB)
Item type National Convention(1)
公開日 1993-09-27
タイトル
タイトル 進化論的手法によるブール関数の学習について
タイトル
言語 en
タイトル Evolutionary Learning of Boolean Concepts
言語
言語 jpn
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
電子技術総合研究所
著者所属
電子技術総合研究所
著者所属
電子技術総合研究所
著者所属
電子技術総合研究所
著者所属(英)
en
Electrotechnical Laboratory
著者所属(英)
en
Electrotechnical Laboratory
著者所属(英)
en
Electrotechnical Laboratory
著者所属(英)
en
Electrotechnical Laboratory
論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 ブール関数の学習は機械学習の基本的研究分野の一つである.この学習についてはアルゴリズム的アプローチによる健全かつ完全な学習法(Decision trees, Enumeration等)が知られており,また計算論的学習理論に基づいた学習能力の評価方法も提案されている.しかし,アルゴリズム的アプローチには計算量の問題があるため,ある程度の完全性を犠牲にして効果的な探索を目指す統計的または進化論的手法が幾つか提案されている.その代表例が,クラシファイヤシステム(以下CS)やALN(Adaptive Logic Networks),ニューラルネット(以下NN)である.しかしながら,計算論的学習理論の視点による,これらの手法の能力の比較研究はほとんどなされていない.本稿では,これらの進化論的または統計的な手法による学習方法の能力の,PAC(Probably Approximately Correctly)に基づいた評価方法による評価結果を報告する.さらに,学習時にノイズを加えた場合についても同様に評価する.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00349328
書誌情報 全国大会講演論文集

巻 第47回, 号 人工知能及び認知科学, p. 255-256, 発行日 1993-09-27
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-21 02:36:07.183176
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1993: 情報処理学会, 255–256 p.

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