論文の概要: Symbolic integration by integrating learning models with different strengths and weaknesses

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.05497v1
• Date: Tue, 9 Mar 2021 15:46:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-10 14:44:26.941970
• Title: Symbolic integration by integrating learning models with different strengths and weaknesses
• Title（参考訳）: 強みと弱みの異なる学習モデルの統合による記号統合
• Authors: Hazumi Kubota, Yuta Tokuoka, Takahiro G. Yamada and Akira Funahashi
• Abstract要約: 積分は、数学だけでなく、他の幅広い分野においても不可欠である。 深層学習法が最近開発され,これまでコンピュータに組み込まれていなかった数学的関数を統合できることが示されている。 本研究では,数理情報を考慮した学習モデルを調整し,数値演算の順序をより堅牢に学習する幅広い学習モデルを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Integration is indispensable, not only in mathematics, but also in a wide range of other fields. A deep learning method has recently been developed and shown to be capable of integrating mathematical functions that could not previously be integrated on a computer. However, that method treats integration as equivalent to natural language translation and does not reflect mathematical information. In this study, we adjusted the learning model to take mathematical information into account and developed a wide range of learning models that learn the order of numerical operations more robustly. In this way, we achieved a 98.80% correct answer rate with symbolic integration, a higher rate than that of any existing method. We judged the correctness of the integration based on whether the derivative of the primitive function was consistent with the integrand. By building an integrated model based on this strategy, we achieved a 99.79% rate of correct answers with symbolic integration.
• Abstract（参考訳）: 積分は、数学だけでなく、他の幅広い分野においても不可欠である。 深層学習法が最近開発され,これまでコンピュータに組み込まれていなかった数学的関数を統合できることが示されている。 しかし、この方法は統合を自然言語翻訳と同等のものとして扱い、数学的情報を反映しない。 本研究では,数理情報を考慮した学習モデルを調整し,数値演算の順序をより堅牢に学習する幅広い学習モデルを開発した。 この方法では、98.80%の正答率とシンボリック統合を達成し、既存の方法よりも高い率できました。 プリミティブ関数の微分が積分と一致しているかに基づいて積分の正しさを判定した。 この戦略に基づく統合モデルを構築することで、シンボリック統合による正解率99.79%を達成した。

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