著者

松村 真宏 Naohiro Matsumura

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会誌 = Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence (ISSN:09128085)

巻号頁・発行日

vol.28, no.4, pp.584-589, 2013-07-01

参考文献数

20

被引用文献数

1

著者

杉本 雅則

雑誌

人工知能学会誌 = Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence (ISSN:09128085)

巻号頁・発行日

vol.26, no.6, pp.692-693, 2011-11-01

著者

鷲尾 隆 Takashi Washio 大阪大学産業科学研究所知能システム科学研究部門 The Institute for Scientific and Industrial Research Osaka University

雑誌

人工知能学会誌 = Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence (ISSN:09128085)

巻号頁・発行日

vol.23, no.3, pp.362-366, 2008-05-01

著者

伊藤 英則 Hidenori Itoh

雑誌

人工知能学会誌 = Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence (ISSN:09128085)

巻号頁・発行日

vol.23, no.3, pp.334-341, 2008-05-01

著者

小野 哲雄 今吉 晃 Tetsuo Ono Akira Imayoshi 北海道大学大学院情報科学研究科 北海道大学大学院情報科学研究科 Graduate School of Information Science and Technology Hokkaido University Graduate School of Information Science and Technology Hokkaido University

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会誌 = Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence (ISSN:09128085)

巻号頁・発行日

vol.28, no.2, pp.284-289, 2013-03-01

参考文献数

26

著者

渡辺 澄夫 Sumio Watanabe 東京工業大学精密工学研究所 Precision and Intelligence Laboratory Tokyo Institute of Technology

雑誌

人工知能学会誌 = Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence (ISSN:09128085)

巻号頁・発行日

vol.16, no.2, pp.308-315, 2001-03-01

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The parameter space of a hierarchical learning machine is not a Riemannian manifold since the rank of the Fisher information metric depends on the parameter.In the previous paper, we proved that the stochastic complexity is asymptotically equal to λ log n-(m-1)log log n, where λ is a rational number, m is a natural number, and n is the number of empirical samples.Also we proved that both λ and m are calculated by resolution of singularties.However, both λ and m depend on the parameter representation and the size of the true distribution.In this paper, we study Jeffreys' prior distribution which is coordinate free, and prove that 2λ is equal to the dimension of the parameter set and m=1 independently of the parameter representation and singularities.This fact indicated that Jeffreys' prior is useful in model selection and knowledge discovery, in spite that it makes the prediction error to be larger than positive distributions.

著者

小長谷 明彦 Akihiko Konagaya 北陸先端科学技術大学院大学知識科学研究科 School of Knowledge Science Japan Advanced Insititute of Science and Technology Hokuriku

雑誌

人工知能学会誌 = Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence (ISSN:09128085)

巻号頁・発行日

vol.13, no.1, pp.38-40, 1998-01-01

著者

小林 哲郎

出版者

社団法人人工知能学会

雑誌

人工知能学会誌 = Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence (ISSN:09128085)

巻号頁・発行日

vol.27, no.1, pp.51-58, 2012-01-01

著者

山口 喜教 樋口 哲也 坂井 修一 Yoshinori Yamaguchi Tetsuya Higuchi Shuichi Sakai 電子技術総合研究所電子計算機部 電子技術総合研究所電子計算機部 電子技術総合研究所電子計算機部 Computer Systems Division Electrotechnical Laboratory Computer Systems Division Electrotechnical Laboratory Computer Systems Division Electrotechnical Laboratory

雑誌

人工知能学会誌 = Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence (ISSN:09128085)

巻号頁・発行日

vol.2, no.4, pp.459-471, 1987-12-01

著者

相良 毅 井口 誠 藤本 和則 Takeshi Sagara Makoto Iguchi Kazunori Fujimoto 東京大学生産技術研究所 フランステレコム株式会社 有限会社フジモト・リサーチパーク Institute of Industrial Science The University of Tokyo Research & Development Tokyo France Telecom Research & Development Tokyo Artificial Intelligence Laboratory Fujimoto Research Park Co. LTD.

雑誌

人工知能学会誌 = Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence (ISSN:09128085)

巻号頁・発行日

vol.21, no.4, pp.430-437, 2006-07-01 (Released:2017-02-17)

著者

大塚 真吾 喜連川 優

出版者

社団法人人工知能学会

雑誌

人工知能学会誌 = Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence (ISSN:09128085)

巻号頁・発行日

vol.21, no.4, pp.410-415, 2006-07-01

参考文献数

23

被引用文献数

6 4

著者

鷲尾 隆 Takashi Washio 大阪大学産業科学研究所知能システム科学研究部門 The Institute for Scientific and Industrial Research Osaka University

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会誌 = Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence (ISSN:09128085)

巻号頁・発行日

vol.23, no.3, pp.362-366, 2008-05-01

参考文献数

2

著者

白鳥 成彦 福 朋子 福 朋子

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会誌 = Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence (ISSN:09128085)

巻号頁・発行日

vol.21, no.2, pp.258-260, 2006-03-01

著者

片寄 晴弘 平田 圭二 宮田 一乗 原田 利宣 西田 豊明 諏訪 正樹 安部 明典 Haruhiro Katayose Keiji Hirata Kazunori Miyata Toshinobu Harada Toyoaki Nishida Masaki Suwa Akinori Abe

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会誌 = Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence (ISSN:09128085)

巻号頁・発行日

vol.24, no.3, pp.434-444, 2009-05-01

参考文献数

4

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非言語メディアは本質的に曖昧かつ主観的な記述でしか表現できないという性質がある.これまで,音楽,絵画,造形,モーションといった非言語メディアのデザイン支援の研究は,人工知能とあまり関連づけることなく,また互いにも関連づけることなく進展してきた.しかし,非言語メディアのデザイン支援の研究事例を俯瞰してみると,意外にも共通点が多いことに気づく.例えば,デザイン対象である非言語メディアの表現・記述の階層構造,すでに存在するコンテンツをいずれかのレベルで再利用して新しいコンテンツを生成する方法論,デザインプロセスにおける創造性支援などが共通点としてあげられる.本近未来チャレンジテーマ「事例に基づくデザイン支援と評価基盤の構築」は,「事例」の再利用・転写に焦点を当てて,非言語メディアのデザイン支援評価基盤に取り組むものとして,2002年に提案,採択された.2003年から,5年間のセッションの実施,サバイバルを果たし,今回,卒業となった.この間,「事例」の再利用・転写の技術,アプリケーションに関するテーマを中心に,メディア記述の定式化,「事例」参照デザインの社会インフラストラクチャ構成,評価手法を扱った38件の研究発表がなされ,2006年には,本チャレンジの提案者の一人平田圭二(NTT)の発表が本学会の全国大会優秀賞に選ばれた.本チャレンジ「事例に基づくデザイン支援と評価基盤の構築」が無事卒業となったことで,記念行事を執り行おうというお話がもち上がり,2008年10月4日に2名のゲストディスヵッサント西田豊明氏(京都大学),諏訪正樹氏(慶應義塾大学)をお迎えして,関西学院大学梅田キャンパスで座談会を執り行うこととなった.本稿では,その模様について報告する.

著者

新谷 虎松 大囿 忠親 福田 直樹 Toramatsu Shintani Tadachika Ozono Naoki Fukuta

雑誌

人工知能学会誌 = Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence (ISSN:09128085)

巻号頁・発行日

vol.16, no.4, pp.488-493, 2001-07-01

著者

佐藤 一郎 Ichiro Satoh

雑誌

人工知能学会誌 = Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence (ISSN:09128085)

巻号頁・発行日

vol.14, no.4, pp.598-605, 1999-07-01

著者

大内 東 栗原 正仁 加地 郁夫 Azuma Ohuchi Masahito Kurihara Ikuo Kaji

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会誌 = Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence (ISSN:09128085)

巻号頁・発行日

vol.3, no.5, pp.599-606, 1988-09-20

被引用文献数

4

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The bottleneck in the process of building expert systems is retrieving the appropriate problem solving knowledge from the human expert. Method of developing an understanding of complex situations from systems engineering based on Interpretive Structural Modeling(ISM)is applied to this process. A theoretical framework of the lnteractive Knowledge Structural Modeling(IKSM) is described which interactively developing the knowledge structures by computer asistence. IKSM process is devided into two main phases, embedding phase and analytic phase. The embedding phase is to elicit the knowledge needed to solve analysis problems. Three implication rules are derived and applied to effectively execute the embedding phase. The analytic phase then arranges the knowledge to a hierarchy structure. This process extracts equivalence class, partial ordering, covering, and connected parts from the knowledge. The result is presented by some figure easily understood by the human expert.

著者

坂上 勝彦 速水 悟 Katsuhiko Sakaue Satoru Hayamizu

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会誌 = Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence (ISSN:09128085)

巻号頁・発行日

vol.17, no.2, pp.130-137, 2002-03-01

参考文献数

21

被引用文献数

1

著者

岡 隆一 橋田 浩一 Ryuichi Oka Koichi Hasida

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会誌 = Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence (ISSN:09128085)

巻号頁・発行日

vol.17, no.2, pp.153-162, 2002-03-01

参考文献数

39

被引用文献数

1

著者

岡 隆一 橋田 浩一 Ryuichi Oka Koichi Hasida

雑誌

人工知能学会誌 = Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence (ISSN:09128085)

巻号頁・発行日

vol.17, no.2, pp.153-162, 2002-03-01