プロダクションシステムNatにおける学習機能

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  • Learning in the Production System Nat

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Nat(Nonalgorithmic translator)は、手続きの学習を行なうシステムである。手続きは、複数のステップの複雑な組合せにより構成されており、その学習は、論理やパターンなどの概念の学習に比べて困難であると考えられてきた。ここでは、そのような手続きの学習の枠組として、ルールの分解による一般化を提案し、Natにおける学習への応用を述べる。ルールの分解では、ルールをメモリの書き換えに関して等価な複数のルールに分解することにより、一般化されたルールを得る。この枠組は単純であるが、定数の変数化や条件の削除等によるルールの洗練、および類推による学習など、学習の多くのパラダイムを取り込むことができる。

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