KnowledgeScience

Research topics

Computational Theory of Knowledge Acquisition †

Novel word learning as creative hypothesis generation †

Creativity

拡張された情報理論(多変量双方向情報理論 (Hidaka, 2012))に基づく概念モデル形成過程のモデル化 †

【要約】科学的活動の一つの目的は、観測された現象に対し、それを近似的に再現するより簡潔な表現形 式(理論・モデル)を構築する事である。多くの理論構築は、現象の観察・経験を通じ、直観に沿う仮説を立て る事で始まる。この直観的な理論構築過程は暗黙的であり、この解明が知識獲得・創造を理解するための鍵 である。理論構築過程の一つの定式化として、ある多変量時系列を付与のデータとし、それを生成する潜在 的な概念モデルの推定問題を考える。本研究では、情報理論を一般化した多変量双方向情報理論を用いる事 で、現象に関する事前知識性を必要とせずに、データのみから一般的な潜在的な概念モデルを推定できる事 を示す。

【キーワード】知識獲得，仮説生成，情報理論，非線形力学系，時系列解析

Related papers (See also other publications/ 関連する発表論文 (その他の論文など) †

• NonlinearTimeSeriesPub2013MethodologicalImprovementCreativityKnowledgeSciences? 日高　昇平 (2013). データから知識へ：多変量情報流による潜在的機構の推定., 知識共創フォーラム (知識共創第3号, III7-1-III7-10) (Hidaka, S. (2013). From Data To Knowledge: Estimating Latent Mechanisms Through Multivariate Information Flows.)(pdf)(link) [Publications]
• PreprintPub2012KnowledgeSciences?NonlinearTimeSeriesPubSelected? Hidaka, S. (2012). Characterizing Multivariate Information Flows., eprint arXiv:1212.5449 (link). [Publications]
• SemanticNetworkNonlinearTimeSeriesKnowledgeSciences?Pub2013 日高 昇平 (2013). 知識獲得の計算理論に向けて：多変量情報流による潜在的機構の推定., 日本認知科学会第30回大会発表論文集 (O2-3). [Publications]