Prologとニューラルネットワークの結合システムNeuro - Prolog

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 1989-09-22
• タイトル: Prologとニューラルネットワークの結合システムNeuro - Prolog
• タイトル / 言語: en
• タイトル: An Integration of Prolog and Neural Networks to Deal with Sensibility in Logic Programs
• 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: 大阪大学産業科学研究所
• 著者所属: 大阪大学産業科学研究所
• 著者所属: 大阪大学産業科学研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): The Institute of Scientific and Industrial Research Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): The Institute of Scientific and Industrial Research Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): The Institute of Scientific and Industrial Research Osaka University
• 著者名: 今中, 武; 上原, 邦昭; 豊田, 順一
• 著者名(英): Takeshi, Imanaka; Kuniaki, Uehara; Jun-Ichi, Toyoda
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本稿では、PrologインタプリタC-PrologとニューラルネットワークシミュレータSunNetの結合システムNeuro-Prologについて述べる。Neuro-Prologは知的システムの開発環境を向上させるために、論理的情報と感性のような論理表現できない情報を1つのシステム内で同時に利用できるようにしたシステムである。Neuro-Prolog内では論理的情報を扱うためにPrologが用いられ、感性情報など非論理的情報を扱うためにニューラルネットワークが用いられる。両者は互いに情報を交換しながら処理を行うために、Prologを用いた論理的情報処理に感性情報を取り込んだり、ニューラルネットワークを用いた感性情報処理にProlog表現された知識を導入するなどの処理が可能となる。また、本稿ではNeuro-Prologの有効性を確認するために開発した実験システムについても述べる。実験システムは、「暖かい」など色の持つイメージを表した自然語からイメージに合う色出力を行うものである。実験システムでは、イメージを表す自然語と色出力に用いるRGB値の対応付け部分をニューラルネットワークを用いて実現しており、一度出力した色に対して「もう少し暖かい色」などイメージの量を変化させることによって色の修正ができるようになっている。
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: We have developed Neuro-Prolog which integrates a Prolog interpreter C-Prolog and a neural network simulator SunNet. By use of Neuro-Prolog, users can handle both definite information like logical rules and mutable information like sensibility concurrently in a single system. In Neuro-Prolog, the definite information is handled in Prolog and mutable information is handled in neural networks. The two systems Prolog and a neural network communicate with each other by execution of additional built-in predicates which drive neural networks from Prolog programs in Neuro-Prolog. In contrast with this, in conventional systems, only either one of these two different types of intformation can be handled at one time. Furthermore, we have also developed an example system by use of Neuro-Prolog to make sure that advantages of Neuro-Prolog are still effective in real world problems. The example system computes RGB values from image words and outputs colors on CRT for the computed RGB values. For example, "very warm, a little delight and very lovely color" could be output by this system. In this system, a neural network which is set up based on statistics is used to compute RGB values from image words. Prolog rules which represent common sense like "If a certain part of picture means the sky, the part can not be painted in a green color" is applied to decide colors to paint. Furthermore, the example system could output reasonable colors even for very flexible inputs like "much more remarkable and less lovely color" containing mutable features.
• 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 1989, 号 78(1989-ICS-066), p. 1-10, 発行日 1989-09-22
• 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