Fonctions préservées par analogie : une méthode pour étendre des données booléennes

Miguel Couceiro 1 Nicolas Hug 2 Henri Prade 2 Gilles Richard 2
1 ORPAILLEUR - Knowledge representation, reasonning
Inria Nancy - Grand Est, LORIA - NLPKD - Department of Natural Language Processing & Knowledge Discovery
Résumé : L’extension des ensembles d’exemples est une question importante en apprentissage automatique. En effet quand les exemples disponibles sont en quantité limitée, les performances des méthodes classiques de classification peuvent diminuer, et il peut être désirable de construire des exemples additionnels. Dans cet article, nous considérons l’usage du raisonnement analogique, et plus particulièrement des proportions analogiques pour étendre les ensembles d’exemples. On fait l’hypothèse que les classes sont déterminées par une fonction (partiellement connue). On examine les conditions requises sur les fonctions pour garantir une extension sans erreur des ensembles d’exemples, dans un cadre booléen. Dans ce but, on introduit la notion de fonctions préservant l’analogie (fonctions PA), et nous établissons qu’elles coïncident avec la classe des fonctions booléennes affines. Ce résultat théorique est complété par une étude expérimentale de PA-fonctions approchées, ce qui suggère qu’elles peuvent rester adéquates pour étendre des ensembles d’exemples.
Document type :
Conference papers
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01577828
Contributor : Tiago de Lima <>
Submitted on : Monday, August 28, 2017 - 11:20:03 AM
Last modification on : Thursday, October 17, 2019 - 8:52:56 AM

Identifiers

  • HAL Id : hal-01577828, version 1

Citation

Miguel Couceiro, Nicolas Hug, Henri Prade, Gilles Richard. Fonctions préservées par analogie : une méthode pour étendre des données booléennes. 11e Journées d'Intelligence Artificielle Fondamentale, Jul 2017, Caen, France. ⟨hal-01577828⟩

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