コネクショニストアプローチによる数法則の発見

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 1996-09-15
• タイトル: コネクショニストアプローチによる数法則の発見
• タイトル / 言語: en
• タイトル: A Connectionist Approach to Numeric Law Discovery
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 論文（論文賞受賞）
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• その他タイトル / その他のタイトル: ニューラルネット
• 著者所属: NTTコミュニケーション科学研究所
• 著者所属: NTTコミュニケーション科学研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Communication Science Laboratories
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Communication Science Laboratories
• 著者名: 斉藤, 和巳; 中野, 良平
• 著者名(英): Kazumi, Saito; Ryohei, Nakano
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 科学的発見を支援するシステムにおいて データからの数法則の発見は中心的な課題である. 本論文では コネクショニストアプローチに基づき 数法則を発見する新方法RF5を提案する. RF5では 数法則の発見問題をニューラルネットの学習問題として定式化し そのニューラルネットの学習において つねに効率良く望ましい結果(法則候補)を得るため 2次の新学習アルゴリズムBPQを採用する. BPQは準ニュートン法を基本枠組みとし 最適ステップ幅を2次近似の最小点として求めることを特徴とする. また RF5では MDL基準を用いて 学習結果の法則候補から適切な法則を選択する. 記号処理 または コネクショニストアプローチに基づく既存法と比較して RF5の最大の特長は 指数の値が整数に制限されない法則を効率良く発見できることである. 実験では ある程度のノイズを含むデータからでも このような法則を効率良く発見できることを示す. また 既存のニューラルネットの学習アルゴリズムと比較して BPQの探索効率と収束能力は大幅に優ることを示す. 最後に 現実問題でのRF5の有効性も評価する.
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: The discovery of an underlying law from a set of numeric data is the central part of scientific discovery systems. This paper proposes a new connectionist approach to numeric law discovery. In order to efficiently and constantly obtain near-optimal results (law-candidates),we introduce a new second-order learning algorithm; by adopting a quasi-Newton method as a basic framework, the optimal step-lengths are calculated as the minimal points of second-order approximations. The Minimum Description Length criterion selects the most suitable from law-candidates. The main advantage of our method over previous work of symbolic or connectionist approach is that it can efficiently discover numeric laws whose power values are not restricted to integers. Experiments showed that the proposed method works well in discovering such laws even from data containing a small amount of noise.
• 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: AN00116647
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌; 巻 37, 号 9, p. 1708-1716, 発行日 1996-09-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764