| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2008-03-07 11:00
正データからの極限同定における極小言語戦略への精密化の適用 ○大内聖紫・山本章博(京大) AI2007-64 |
| 抄録 |
(和) |
本研究の目標は,正データからの極限同定における極小言語戦略と精密化を結びつけ,新たに学習可能な概念空間を見出すことである.
仮説空間上の精密化がある性質をもつことが,正データからの極限同定可能性のための十分条件となることを,学習問題によらない一般的な手続きを構成することで示す.
この結果を用いて,木パターン言語の非有界和で学習可能な概念空間を初めて示す.さらにこの概念空間に対し,一般的な学習手続きに対する枝刈りを施すことで,多項式更新時間の学習手続きを示す. |
| (英) |
The goal ofthis research is to find new classes that are identifiable in the limitfrom positive data, by building refinement operators into MINL strategy.
We show a suffitient condition for identifiability, which consistsof properties of a refinement operator on a hypothesis space. The proofis made up by constructing a generic algorithm which is independent fromproperties of specific domains.
By applying this result, we show a class of unbounded unions of treepatterns which is identifiable. No previous research showed such aclass. We construct a polynomial updating time algorithm for the classby eliminating redundancies of the generic one. |
| キーワード |
(和) |
正データからの極限同定 / 精密化 / 概念の非有界和 / / / / / |
| (英) |
identification in the limit from positive data / refinement operator / unbounded unions of languages / / / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 107, no. 523, AI2007-64, pp. 121-126, 2008年3月. |
| 資料番号 |
AI2007-64 |
| 発行日 |
2008-02-27 (AI) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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