※第111回研究会はアルゴリズム研究会(SIG-AL)第176回研究会との共同主催です．
※本研究会は，以下の研究費等の支援を受けて開催されます：
・基盤研究(B) 16H02870「高次元特徴空間の概念選択と基準創発に基づく知識統合基盤の構築」
（代表者：平田耕一）
主査: 瀧川 一学
幹事: 井 智弘，大久保 好章，杉山 麿人，戸田 貴久，西野 正彬 担当幹事: 杉山 麿人，西野 正彬
2020年1月29日(水), 30日(木)
2019年12月16日(月)
以下の人工知能学会発表申込フォームより発表申込を行ってください． https://www.ai-gakkai.or.jp/sig-system/sigusers/presenter_add/fpai/111
2020年1月6日(月)
一般発表はA4用紙原則6枚以内です．
スタイルファイル・サンプル等は下記からダウンロードしてください.
http://www.ai-gakkai.or.jp/sig/sig-style/
原稿の提出については，提出期限までに発表申込内容編集フォームからPDFのアップロードをお願いいたします． （発表申込み後の確認メールに，フォームへのアクセス用URLが記載されています）
下呂市民会館 大会議室 〒509-2202 岐阜県下呂市森８０１−１０ http://www.city.gero.lg.jp/jichimaru_jpn/departmentTop/node_1077/node_1125/node_50661
統計的関係学習 (Statistical Relational Learning) は機械学習の一分野であり，不確実性と 複雑な離散構造とを併せ持つ問題領域のモデル化，および問題解決を目指して研究が 進められています．統計的関係学習に関する研究は20年以上の歴史をもち， これまで確率論理プログラムやMarkov Logic Networkなどの様々な有用なモデルが 提案されてきました．さらに近年は知識グラフ埋め込みやGraph Neural Network, 微分可能な論理プログラムなどの関係を扱うモデルが提案され，より一層の注目を集めています． 今回の研究会では統計的関係学習をテーマとして取り上げ，関連する話題について， 特に最新の研究動向について集中的に議論できればと考えています．
もちろん，これらに限らず，人工知能の基本問題に関する理論・技術の研究発表も歓迎します．
[講演１] 小島 諒介 (京都大学)
確率プログラミングは大規模・複雑な確率モデルの開発をプログラミング言語を通じて容易に行うことを目的としている．確率プログラミングに関する研究は手続き型、オブジェクト指向など各種のプログラミング言語において開発されている．本講演では，その中でも論理による高い記述力を持ち，関係性の記述などに優れた確率論理プログラミング言語を取り上げる．我々は，確率論理プログラミング言語の一つであるPRISMを開発しており，特に最近の研究動向や新機能に注目してPRISMによる確率モデリングとその応用例を紹介する．加えて，最近では深層学習の広まりに伴い，確率や論理に深層学習を取り入れたモデリング言語も注目されている．本講演では，このような確率や論理の深層学習との融合を目指したこれらのアプローチの紹介と本講演者自身が開発しているPRISMに深層学習を取り入れたモデリング言語T-PRISMとその応用例を紹介する．
[講演２] 佐藤 竜馬 (京都大学)
グラフニューラルネットワーク(GNN)はノード分類やリンク予測などのグラフ上の様々な機械学習問題に対して高い性能を誇る機械学習モデルである．典型的な機械学習問題の他に，GNNを用いてグラフ上の組合せ問題に対するアルゴリズムを自動的に獲得する試みがなされており，高い性能のアルゴリズムが自動で獲得できることが実験的に確認されているほか，GNNが学習できるアルゴリズムの近似度の下界や，古典的なアルゴリズムとGNNの表現能力の同一性などの理論的性能も明らかにされてきている．本講演では，本講演者が取り組んだ，GNNの種々の組合せ問題に対する近似度の下界の導出を中心に，GNNと組合せ問題の交わりについて紹介する．
当研究会の聴講は無料です．
研究会資料は発表の有無に関わらず1500円(学生会員無料)です．
研究会は資料の売上で運営しているため，可能な限り，１グループ
１冊程度で良いので研究会資料を購⼊頂けるとありがたいです．
※ ⼈⼯知能学会員の⽅は研究会登録により年間購読割引があります．
https://www.ai-gakkai.or.jp/sig/announce/sig-registeration/
企画中です．詳細は後日連絡いたします．
杉山 麿人（NII），西野 正彬（NTT） E-mail: fpai_kanji@sig-fpai.org
人工知能学会の研究会資料(第一種)の扱いについて（2015年度より)
2015年4月以降に人工知能学会第一種研究会に投稿された研究会資料は，
紙冊子に掲載されると同時に，学会事務局で資料ID(※１)を付与した上で
学会文献提供サイト「AI書庫」https://jsai.ixsq.nii.ac.jp/ej/ 上のPDF
ファイルとして閲覧可能となります．
発行日(※２)から一年間は，一本あたり(非会員 600円＋消費税，学会員 300
円＋消費税，登録会員 0円)にて販売します．一年間の保留期間(エンバーゴ)
後は無料購読できるようになりオンライン公開されます．
なおAI書庫上のデータには，標準的な識別子(番号)は付与されませんが，
一般的な検索エンジンや国立情報学研究所が提供するCiNiiなどから容易に
検索できるようになります．
(※１) 研究会資料ID付与規則の変更(2015年度より)
研究会資料ID（論文ID）の付与ルールを下記のように統一しました．
(※２) 紙媒体の奥付に記載された発行日