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Principled Learning Models: Leveraging Belief Change Theory for Transparent and Reliable Classifiers

研究課題

研究課題/領域番号 25K00375
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
審査区分 小区分61030:知能情報学関連
研究機関国立研究開発法人産業技術総合研究所

研究代表者

Nicolas Schwind  国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (60646397)

研究期間 (年度) 2025-04-01 – 2028-03-31
研究課題ステータス 交付 (2025年度)
配分額 *注記
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2027年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2026年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2025年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
キーワードPrincipled AI / Belief Change Theory / Knowledge Representation / Symbolic Learning / Model Interpretability
研究開始時の研究の概要

This research project aims to create a new architecture for classification learning models based on principles from Belief Change Theory. It addresses the limitations of current AI models, which often operate as black boxes with no transparent decision-making process. The project includes establishing formal parallels between Belief Change Theory and classifier learning, adapting rational principles, designing specific algorithms, and empirically comparing the new models with existing methods. The goal is a principled, transparent, and reliable learning model architecture.

URL: 

公開日: 2025-05-07   更新日: 2025-06-20  

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