論文 - 片山 晋
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Computable Variants of AIXI which are More Powerful than AIXItl 査読あり
Susumu Katayama
Journal of Artificial General Intelligence 10 ( 1 ) 1 - 23 2019年4月
記述言語：英語 掲載種別：研究論文（学術雑誌）
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Ideas for a reinforcement learning algorithm that learns programs 査読あり
Susumu Katayama
Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) 9782 354 - 362 2016年7月
記述言語：英語 掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス） 出版者・発行元：Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)
© Springer International Publishing Switzerland 2016. Conventional reinforcement learning algorithms such as Q-learning are not good at learning complicated procedures or programs because they are not designed to do that. AIXI, which is a general framework for reinforcement learning, can learn programs as the environment model, but it is not computable. AIXI has a computable and computationally tractable approximation, MC-AIXI(FAC-CTW), but it models the environment not as programs but as a trie, and still has not resolved the trade-off between exploration and exploitation within a realistic amount of computation. This paper presents our research idea for realizing an efficient reinforcement learning algorithm that retains the property of modeling the environment as programs. It also models the policy as programs and has the ability to imitate other agents in the environment. The design policy of the algorithm has two points: (1) the ability to program is indispensable for human-level intelligence, and (2) a realistic solution to the exploration/exploitation trade-off is teaching via imitation.
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Towards Human-Level Inductive Functional Programming 査読あり
Susumu Katayama
Artificial General Intelligence, 8th International Conference, AGI 2015, LNAI 9205 111 - 120 2015年7月
記述言語：英語 掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）
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An Analytical Inductive Functional Programming System that Avoids Unintended Programs 査読あり
Susumu Katayama
PEPM'12 Proceedings of the ACM SIGPLAN 2012 Workshop on Partial Evaluation and Program Manipulation 43 - 52 2012年1月
記述言語：英語 掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）
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Efficient Exhaustive Generation of Functional Programs using Monte-Carlo Search with Iterative Deepening 査読あり
Susumu Katayama
PRICAI 2008: Trends in Artificial Intelligence, Lecture Notes in Artificial Intelligence, Springer Verlag 5351 199 - 211 2008年12月
記述言語：英語 掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）
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Systematic Search for Lambda Expressions
Susumu Katayama
Sixth Symposium on Trends in Functional Programming 195 - 205 2005年9月
記述言語：英語 掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）
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Power of Brute-Force Search in Strongly-Typed Inductive Functional Programming Automation 査読あり
Susumu Katayama
PRICAI2004: Trends in Artificial Intelligence, Lecture Notes in Artificial Intelligence, Springer Verlag 3157 75 - 84 2004年8月
記述言語：英語 掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）
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A Universal Generalization for Temporal-Difference Learning Using Haar Basis Functions 査読あり
Susumu Katayama, Hajime Kimura, and Shigenobu Kobayashi
Proceedings of the Seventeenth International Conference on Machine Learning 447 - 454 2000年7月
記述言語：英語 掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）
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TD(λ)学習の対数時間更新算法 査読あり
片山 晋, 小林 重信
人工知能学会誌 14 ( 5 ) 119 - 130 1999年9月
記述言語：日本語 掲載種別：研究論文（学術雑誌）
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強化学習法における n-step return の改良
中根 勇樹, 片山 晋, 椋木 雅之
火の国情報シンポジウム2024論文集 2024年3月
記述言語：日本語 掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等）
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VSCodeのHaskell Language Server拡張機能を用いた関数提案を行うプラグイン開発
髙倉 翔太, 片山 晋, 片山 徹郎
電気関係学会九州支部連合大会講演論文集 2023 ( 0 ) 363 - 364 2023年8月
記述言語：日本語 掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等） 出版者・発行元：電気・情報関係学会九州支部連合大会委員会
本論文では、プログラミングエディタVisual Studio Codeのプログラミング言語Haskellの拡張機能が提供するHaskell Language Serverのプラグインを提案し、評価を行った。提案したプラグインは、クライアント/サーバシステムであり、自動プログラミングシステムMagicHaskellerを用いたサーバと通信することで、エディタでの作業中に関数の特徴から実現する関数をコードレンズとしてユーザに提案する。ユーザビリティについての評価を行った結果、ユーザに対してリアルタイムに適切な関数を提案できることが確認できた。課題として、送信する関数や環境によって、提案する速度と提案の有無に影響が出ることが分かった。
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Automated Data Transformation with Inductive Programming and Dynamic Background Knowledge 査読あり
Lidia Contreras-Ochando, C`esar Ferri, Jos´e Hern´andez-Orallo, Fernando Mart´ınez-Plumed, Mar´ıa Jos´e Ram´ırez-Quintana, and Susumu Katayama
The European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases 11908 LNAI 735 - 751 2019年9月
記述言語：英語 掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）
Data quality is essential for database integration, machine learning and data science in general. Despite the increasing number of tools for data preparation, the most tedious tasks of data wrangling –and feature manipulation in particular– still resist automation partly because the problem strongly depends on domain information. For instance, if the strings “17th of August of 2017” and “2017-08-17” are to be formatted into “08/17/2017” to be properly recognised by a data analytics tool, humans usually process this in two steps: (1) they recognise that this is about dates and (2) they apply conversions that are specific to the date domain. However, the mechanisms to manipulate dates are very different from those to manipulate addresses. This requires huge amounts of background knowledge, which usually becomes a bottleneck as the diversity of domains and formats increases. In this paper we help alleviate this problem by using inductive programming (IP) with a dynamic background knowledge (BK) fuelled by a machine learning meta-model that selects the domain, the primitives (or both) from several descriptive features of the data wrangling problem. We illustrate these new alternatives for the automation of data format transformation, which we evaluate on an integrated benchmark and code for data wrangling, which we share publicly for the community.
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BK-ADAPT: Dynamic Background Knowledge for Automating Data Transformation 査読あり
Contreras-Ochando L., Ferri C., Hernández-Orallo J., Martínez-Plumed F., Ramírez-Quintana M.J., Katayama S.
Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) 11908 LNAI 755 - 759 2019年9月
記述言語：英語 掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス） 出版者・発行元：Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)
© Springer Nature Switzerland AG 2020. An enormous effort is usually devoted to data wrangling, the tedious process of cleaning, transforming and combining data, such that it is ready for modelling, visualisation or aggregation. Data transformation and formatting is one common task in data wrangling, which is performed by humans in two steps: (1) they recognise the specific domain of data (dates, phones, addresses, etc.) and (2) they apply conversions that are specific to that domain. However, the mechanisms to manipulate one specific domain can be unique and highly different from other domains. In this paper we present BK-ADAPT, a system that uses inductive programming (IP) with a dynamic background knowledge (BK) generated by a machine learning meta-model that selects the domain and/or the primitives from several descriptive features of the data wrangling problem. To show the performance of our method, we have created a web-based tool that allows users to provide a set of inputs and one or more examples of outputs, in such a way that the rest of examples are automatically transformed by the tool.
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強制オシレーション法による肺年齢の推定 査読あり
片山 均, 三好 誠吾, 片山 晋, 都築 佐枝, 片山 衣子, 石井 美喜, 山口 和子, 水内 泰子, 片山 純
日本呼吸ケア・リハビリテーション学会誌 28 ( 1 ) 120 - 125 2019年5月
記述言語：日本語 掲載種別：研究論文（学術雑誌） 出版者・発行元：一般社団法人 日本呼吸ケア・リハビリテーション学会
【背景】一般人の肺への健康意識を高めるために肺年齢の普及が進められているが，測定には最大努力呼気が必要である．【目的】安静換気中に測定可能な強制オシレーション法（Forced Oscillation Technique: FOT）を用いて肺年齢を推定する．【対象と方法】2017年4月から2018年5月までにFOTとスパイロメトリーを行った18歳以上の男女114例を後ろ向きに検討した．84症例で肺年齢と実年齢の差（実測肺年齢差）とFOT測定値との相関を求めてFOT測定値から肺年齢の推定式を作成し（開発研究），別の30症例で作成した肺年齢推定式を検証した（検証研究）．【結果】開発研究において実測肺年齢差は呼吸リアクタンス，共振周波数および低周波数面積との間に有意な相関を認めた．開発・検証の両研究において，推定肺年齢と実測肺年齢に強い相関を認め，推定値と実測値の一致度も高かった．【結論】FOTを用いて肺年齢を推定出来ることが示唆された．
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Domain specific induction for data wrangling automation (Demo) 査読あり
Lidia Contreras-Ochando, Cèsar Ferri, José Hernández-Orallo, Fernando Martínez-Plumed, M. J. Ramírez-Quintana and Susumu Katayama
Automatic Machine Learning Workshop 2017年8月
記述言語：英語 掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）
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多数のプログラム候補を生成する解析的帰納関数プログラミング
片山晋
計測自動制御学会 第38回知能システムシンポジウム 51 - 56 2011年3月
記述言語：日本語 掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
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Recent Improvements of MagicHaskeller 査読あり
Susumu Katayama
Approaches and Applications of Inductive Programming, Third International Workshop, AAIP 2009, Revised Papers LNCS 5812 174 - 193 2010年1月
記述言語：英語 掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）
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Exhaustive program generation by interpretation of Herbelin's LJT variant 査読あり
Susumu Katayama
AAIP 2009 Proceedings of the ACM SIGPLAN Workshop on Approaches and Applications of Inductive Programming 85 - 86 2009年9月
記述言語：英語 掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）
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Quick filteration of semantically equivalent expressions in program search results 査読あり
Susumu Katayama
AAIP 2009 Proceedings of the ACM SIGPLAN Workshop on Approaches and Applications of Inductive Programming 87 - 88 2009年9月
記述言語：英語 掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）
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Base Selection Method for Recognition of Exon-Intron Boundaries 査読あり
Susumu Katayama and Yujiro Tomoshige
Mathematical Methods, Computational Techniques, Non-linear Systems, Intelligent Systems 283 - 288 2008年10月
記述言語：英語 掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）
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乱数生成器の株分け方法の検証
片山 晋，中司 朋之
宮崎大学工学部紀要 36 297 - 303 2007年8月
記述言語：日本語 掲載種別：研究論文（大学，研究機関等紀要）
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Library for Systematic Search for Expressions 査読あり
Susumu Katayama
WSEAS Conference on Applied Informatics 381 - 387 2006年8月
記述言語：英語 掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）
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Library for Systematic Search for Expressions and its Efficiency Evaluation 査読あり
Susumu Katayama
WSEAS Transactions on Computers 12 ( 5 ) 3146 - 3153 2006年8月
記述言語：英語 掲載種別：研究論文（学術雑誌）
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An Efficient Implementation for Generic Genetic Programming 査読あり
Susumu Katayama
The Seventh World Multiconference on Systemics, Cybernetics, and Informatics 230 - 233 2003年7月
記述言語：英語 掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）
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Effective Step-size Scheduling in Universal Generalization for Temporal-difference Learning
Susumu Katayama
Technical report #2002-013, NEC Research Institute 2002年3月
記述言語：英語 掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
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満足化原理に基づく強化学習のための確率的探査戦略 査読あり
片山 晋, 武市 正人, 小林 重信
人工知能学会誌 13 ( 6 ) 111 - 120 1998年11月
記述言語：日本語 掲載種別：研究論文（学術雑誌）
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A Stochastic Exploration Strategy for Satisficing Reinforcement Learning 査読あり
Susumu Katayama and Shigenobu Kobayashi
International Conference on Intelligent Autonomous Systems 5 296 - 303 1998年6月
記述言語：英語 掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）