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  1. 全国大会
  2. 85回
  3. ソフトウェア科学・工学

超高精度グラフ畳み込みネットワークをオラクルとする無順序木パターンの質問学習モデル

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/229714
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/229714
d26e74cf-1806-484a-a1b3-f4d7f474bf80
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z85-4M-06.pdf IPSJ-Z85-4M-06.pdf (420.0 kB)
Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2023-02-16
タイトル
タイトル 超高精度グラフ畳み込みネットワークをオラクルとする無順序木パターンの質問学習モデル
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 ソフトウェア科学・工学
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
福岡工大
著者所属
福岡工大
著者所属
広島市大
著者所属
東海大
著者名 石灘, 洸樹

× 石灘, 洸樹

石灘, 洸樹

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正代, 隆義

× 正代, 隆義

正代, 隆義

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内田, 智之

× 内田, 智之

内田, 智之

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松本, 哲志

× 松本, 哲志

松本, 哲志

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 質問学習モデルはAngluin(1988)により提案された計算論的学習理論における機械学習モデルの一つである。質問学習モデルは、常に正答を返す教師(オラクルと呼ぶ)を仮定して機械学習における計算量などの解析を行うモデルである。一方、最近の小田ら(2022)の研究では、木構造データベースに対する二値分類問題を著しく高い精度で計算するグラフ畳み込みネットワーク(GCN)が報告されている。本発表では、超高精度GCNをオラクルとする無順序木パターンの質問学習モデルを提案する。そして、そのモデル上で(1)二値分類問題、(2)無矛盾性問題、(3)可視化問題の3つの問題の精度を評価する。それにより、超高精度GCNをオラクルとする質問学習手法の有効性を示す。
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 第85回全国大会講演論文集

巻 2023, 号 1, p. 373-374, 発行日 2023-02-16
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 11:26:56.610544
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