概念束を用いた選言概念の逐次的学習

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 1998-01-18
• タイトル: 概念束を用いた選言概念の逐次的学習
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Incremental Learning of Disjunctive Concepts Using Concept Lattice
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 神戸大学工学部情報知能工学科
• 著者所属: 神戸大学工学部情報知能工学科
• 著者所属: 神戸大学工学部情報知能工学科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Conputer and Systems Engineering, Kobe University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Conputer and Systems Engineering, Kobe University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Conputer and Systems Engineering, Kobe University
• 著者名: 宮川, 聡; 上原, 邦昭; 前川, 禎男
• 著者名(英): Satoshi, Miyagawa; Kuniaki, Uehara; Sadao, Maekawa
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年，機械学習に関する研究が盛んに行なわれており，従来では学習困難とされていたDNF概念の学習方法なども提案されている．しかしながら，これらの多くはすべての訓練例を一度に使用する一括処理型アルゴリズムがほとんどであり，逐次的にDNF概念を学習することは困難とされている．本研究では，事例記述中の特徴の連言を束形状に表現した概念束を用いることによって，事例の入力順序に左右されずに逐次的に知識ベースを作る方法を提案する．また，概念束を用いることにより，DNF概念の逐次的な学習が可能となることを示し，さらに，概念束の逐次的な縮小法，および概念束からのルール抽出についても検討する．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Recently, in the field of machine learning, many researchers have concentrated on concept learning algorithms capable of learning DNF concepts. Most of these algorithms are constructed on the assumption that all training instances can be given at a time, although incremental learning algorithms are needed in various practical domains. In this paper, we propose an incremental learning algorithm that is able to learn DNF concepts incrementally by using comcept lattice. We also describe methods of both incremental reduction of the concept lattice and rule extraction from the concept lattice.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11135936
• 書誌情報: 情報処理学会研究報告知能と複雑系（ICS）; 巻 1995, 号 4(1994-ICS-098), p. 9-17, 発行日 1998-01-18
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会