2020 Fiscal Year Annual Research Report
Studies on computational learning theory of formal graph systems by graph structure distribution
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17K00321
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| Research Institution | Fukuoka Institute of Technology |
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Principal Investigator |
正代 隆義 福岡工業大学, 情報工学部, 教授 (50226304)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
内田 智之 広島市立大学, 情報科学研究科, 准教授 (70264934)
宮原 哲浩 広島市立大学, 情報科学研究科, 准教授 (90209932)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 計算論的学習理論 / 質問学習 / 帰納推論 / 機械学習 / 正則パターン / グラフパターン / 形式グラフ言語 / グラフアルゴリズム |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題では、形式グラフ言語の分布学習アルゴリズム技術の基盤整備のために、形式グラフ言語の質問学習と正例からの帰納推論について研究を行った。本研究課題の結果は、順序木言語を生成する形式グラフ体系の質問学習に関する研究、線形時間質問学習アルゴリズムの設計と解析に関する研究、確率的手法による学習アルゴリズムの精度向上に関する研究の3つに大別される。以降、これらの代表的な結果を述べる。
本課題において、新しい形式グラフ体系として、プリミティブ形式順序木体系(pFOTS)を導入した。pFOTSとは、1階述語論理の項の代わりに構造的変数を持つ木構造パターンを用いた論理プログラミングシステムであり、ラベル付き順序木言語を定義する形式グラフ体系である。本課題では、pFOTSによる背景知識と1つのグラフ書き換えルールで定義される順序木言語のクラスが、1つの正例と多項式回の所属性質問を用いた質問学習モデルにより学習可能となる背景知識の条件を示した。
松本ら(1997)は、正則パターン言語のクラスが1つの正例と2次多項式回数の所属性質問を用いて学習可能であることを示した。本課題では、所属性質問の回数を線形回数に改良した同じ言語のクラスを同定する学習アルゴリズムを提案した。さらに、変数への代入に空代入を許す正則パターンの質問学習の研究を行った。その結果、定数文字数が2のときを除いて、空代入を許す正則パターン言語のクラスが1つの正例と線形回数の所属性質問を用いて学習可能であることを示した。
ブロック保存型外平面的(BPO)グラフパターンは化学化合物グラフの共通グラフ構造を表現するグラフ構造化パターンである。本課題では、最終年度の研究において、正事例から抽出したラベル情報を利用して、BPOグラフパターンのワイルドカードによる拡張を行い、遺伝的プログラミングによるグラフパターン発見手法を開発した。
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