正データからの極限同定における極小言語戦略への精密化の適用

摘要

本研究の目標は，正データからの極限同定における極小言語戦略と精密化を結びつけ，新たに学習可能な概念空間を見出すことである．仮説空間上の精密化がある性質をもつことが，正データからの極限同定可能性のための十分条件となることを，学習問題によらない一般的な手続きを構成することで示す．この結果を用いて，木パターン言語の非有界和で学習可能な概念空間を初めて示す．さらにこの概念空間に対し，一般的な学習手続きに対する枝刈りを施すことで，多項式更新時間の学習手続きを示す．