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ニューロ・AI統合型エキスパートシステム : システム構成
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/120087
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/12008707a7635f-5f72-46c7-8d31-39651eada0ef
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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KJ00001341271 (208.6 kB)
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| Item type | National Convention(1) | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 1991-02-25 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | ニューロ・AI統合型エキスパートシステム : システム構成 | |||||
| タイトル | ||||||
| 言語 | en | |||||
| タイトル | An expert system on symbolism and connectionism : Implementation of SampleMaster | |||||
| 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 | ||||||
| 三菱電機株式会社中央研究所 | ||||||
| 著者所属 | ||||||
| 三菱電機株式会社中央研究所 | ||||||
| 著者所属 | ||||||
| 三菱電機株式会社中央研究所 | ||||||
| 著者所属(英) | ||||||
| en | ||||||
| Mitsubishi Electric Corp. | ||||||
| 著者所属(英) | ||||||
| en | ||||||
| Mitsubishi Electric Corp. | ||||||
| 著者所属(英) | ||||||
| en | ||||||
| Mitsubishi Electric Corp. | ||||||
| 論文抄録 | ||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||
| 内容記述 | 記号処理は、規則や事実の形で書かれた知識を厳密に扱うことが可能であるが、探索空間の爆発や知識獲得ボトルネックなど新たな問題点を生じている。一方ニューラルネットワーク(以下NNと略す)は最適化問題への応用、バックプロバゲーション(BP法)などの学習アルゴリズムの開発により記号処理の限界を打ち破る可能性を示すものの、パターン処理のみに基づくため問題領域が限定されてきた。しかしこれらは相補的なものであると考えるのが自然である。本研究ではそのような観点に立って、両者を融合して用いることによってエキスパートシステムにおける知識獲得ボトルネックの緩和を試みている。 | |||||
| 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42回, 号 人工知能及び認知科学, p. 233-234, 発行日 1991-02-25 |
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| 出版者 | ||||||
| 言語 | ja | |||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||
