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J-GLOBAL ID：202202213606400807   整理番号：22A0925180

MCLA:Markov論理ネットワークの累積学習に関する研究【JST・京大機械翻訳】

MCLA: Research on cumulative learning of Markov Logic Network

著者 (4件)： Cui Shan (University of Science and Technology Beijing, 30 Xueyuan Road, Haidian District, Beijing, 100083, Beijing, China) ,  Zhu Tao (University of South China, Hunan provincial base for scientific and technological innovation cooperation, No. 28, Changsheng West Road, Zhengxiang District, Hengyang, 421001, Hunan, China) ,  Zhang Xiao (University of Science and Technology Beijing, 30 Xueyuan Road, Haidian District, Beijing, 100083, Beijing, China) ,  Ning Huansheng (University of Science and Technology Beijing, 30 Xueyuan Road, Haidian District, Beijing, 100083, Beijing, China)
資料名： Knowledge-Based Systems  (Knowledge-Based Systems)
巻： 242  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0426A  ISSN： 0950-7051  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 他の確率的意味学習アルゴリズムと比較して,Markov論理ネットワーク(MLN)学習は,既存の知識フラグメントを統合することができる。しかし,MLN学習アルゴリズムが候補オブジェクトを横断して,MLN学習アルゴリズムの実行時間を長くするので,知識フラグメントは増加する。実行時間を短くするために,MLN学習アルゴリズムと累積学習を組み合わせたMLN累積学習アルゴリズム(MCLA)を提案した。MCLAは,既存の知識と新しい知識を統一し,適切な環境下でマルチタスク学習を実行し,新しい知識を学習するために既存の知識を直接呼び出す。本論文は,MCLAを単一住宅屋内活動シナリオに適用して,学習アルゴリズムの有効性を検証した。実験は,MCLAが精度を保証し,知識の汎用性を改善するだけでなく,学習時間を劇的に減少させ,MLNの知識記憶を効果的に管理することを証明した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *学習 ,  *ネットワーク ,  精度 ,  汎用性 ,  有効性 ,  機械学習 ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： 実行時間 ,  学習時間 ,  マルチタスク学習 ,  *論理ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Markov論理ネットワーク ,  累積学習 ,  新しい知識の統一 ,  活動認識 ,  多様性

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： MCLA ,  論理ネットワーク ,  累積 ,  学習 ,  研究