| 研究概要 |
本課題では,科学的法則を発見する機械学習アルゴリズムについて研究を行ない,次の成果を得た.
機械学習とは人間の持つ学習機能をコンピュータ上で実現することである.実験,観測データからコンピュータに科学的法則を発見させることを,事実からの機械発見という.機械発見の本質が論駁推論であり,論駁推論可能な仮説空間は機械発見が可能であることがわかっている.
帰納的関数の論駁推論可能性を調べて,機械発見の理論的基礎を与えた.機械発見の現実的理論を展開するため,帰納的関数を計算する具体的なプログラミング系の論駁推論可能性を調べた.ループ関数と単純関数のプログラムを具体的プログラミング系として,このプログラミング系が計算する関数のクラスの論駁推論可能性を調べた.ループ命令の入れ子の深さがnであるループプログラムで計算できる関数全体のクラスをFLoop(n)で表すと,FLoop(0)は論駁推論可能であるが,FLoop(n)(n【greater than or equal】1)は論駁推論不可能であることを証明した.論駁推論不可能な関数のクラスは,論駁推論可能な部分のクラスの無限列で近似できれば,実質的に機械発見が可能となる.そこで,単純関数を計算する命令を用いて,FLoop(1)を近似する論駁推論可能な部分クラスから成る
グラフ理論上の問題を対象とした機械発見を実現するため,例としてグラフ受けとり,それを生成できるグラフ生成システムを論駁推論するアルゴリズムについて考察した.仮説空間として採用したグラフ生成システムの計算能力を調べて,既存のグラフ生成系である頂点ラベル制御グラフ文法を模倣できることを示した.
|
