ニューラルネットを用いた法則発見 (1997～1998)

科学・産業分野で得られる数値データに潜む法則を発見する方法として、従来、単項式型や指数が整数の多項式型法則は、最小二乗法や組み合わせ探索によって法則発見が可能でした。本研究では、より複雑な実数指数の多項式型法則に対して、法則発見をニューラルネットの学習問題として定式化し、さらに効率的な学習アルゴリズムを開発することで、図に示すような法則を発見することに成功しました。