2007 Fiscal Year Annual Research Report
知識表現法を変化させる学習におけるメタ学習機構に関する研究
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18500177
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| Research Institution | Osaka Prefecture University |
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Principal Investigator |
馬野 元秀 Osaka Prefecture University, 理学系研究科, 准教授 (10131616)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
瀬田 和久 大阪府立大学, 理学(系)研究科(研究院), 助教授 (50304051)
林 勲 関西大学, 総合情報学部, 教授 (70258078)
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| Keywords | 機械学習 / 知識表現の切り換え / 進化型学習 / メタ学習 / ファジイ知識 / ソフトコンピューティング / 認知科学 |
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| Research Abstract |
人間は、データが少ししか与えられていない状況でも、それなりに推論を行なうことができ、データが多く与えられるとより良い推論ができるようになる。これは、始めはデータをそのまま憶えていて、憶えたデータを基にして推論を行なっているが、学習が進むにつれてルールなどのより抽象度の高い知識表現法を用いるようなしくみがあるからであると考えられる。そこで、このような人間の実際の学習/推論のように、学習が進むにつれて知識表現法がより抽象度の高いものに変化していくような学習法を提案し、さらに、知識表現法を変化させるためのメタレベルの知識の学習方法を定式化することを目的とする。
(1)メタ学習機構の拡張:(a)保存するデータを最近のものだけにする方法と、不正解になったデータだけにする方法について検討した。(b)推論法や学習法・知識表現法の切換えを少しずつ切換えていく方法について検討を行なった。
(2)メタ学習用知識の学習:本手法では、うまい切換えが行なわれれば学習過程はよくなるし、切換えがうまく行なわれなければ、あまりよくないことになってしまう。そこで、学習過程がよくなるようにメタ学習用の知識(切換え用の知識)を学習する方法を検討した。この場合、正解が分からないが、学習過程がどれくらい良かったかを評価することは可能である。そこで、このような場合に学習が可能な方法として、強化学習を用いる方法を定式化した。
(3)シミュレーション・プログラムの拡張:項目(2)の方法を実現するプログラムを作成した。従来の方法よりも良い切り換え規則が見つかった。
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