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Hierarchical structure of knowledge networks and hierarchical analogical reasoning

Research Project

Project/Area Number 23K18497
Research Category

Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)

Allocation TypeMulti-year Fund
Review Section Medium-sized Section 61:Human informatics and related fields
Research InstitutionTokyo Denki University

Principal Investigator

高橋 達二  東京電機大学, 理工学部, 教授 (00514514)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 岡本 洋  東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特任研究員 (00374067)
布山 美慕  立命館大学, 文学部, 准教授 (30797311)
西郷 甲矢人  長浜バイオ大学, バイオサイエンス学部, 教授 (80615154)
Project Period (FY) 2023-06-30 – 2025-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help
¥6,370,000 (Direct Cost: ¥4,900,000、Indirect Cost: ¥1,470,000)
Fiscal Year 2024: ¥3,770,000 (Direct Cost: ¥2,900,000、Indirect Cost: ¥870,000)
Fiscal Year 2023: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
Keywords不定自然変換理論 / 圏代数 / クラスタリング / 連想ネットワーク / 心理実験
Outline of Research at the Start

人間は抽象化・概念化した知識を迅速に対応づける (類推推論) ことで、新奇環境に適応できる (転移学習)。類推は、人間レベルの転移学習を実現するための鍵であり、「一を聞いて十を知る」高い学習能力を支えている。しかし既存の類推アルゴリズムは、入力となる知識構造に対し、人手による高度な抽象化とツリー構造への整理を必要とし、そのうえ計算量も膨大なため、認知的現実性と工学的実用性の両方を欠く。そこで本研究では、マルコフ連鎖モジュラ分解と不定自然変換理論を用い、最も一般的かつ基本的な知識構造である重み付き有向ネットワーク上での概念化と類推を実現する。

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Published: 2023-07-04   Modified: 2023-08-29  

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