論文の概要: Symbolic Regression by Exhaustive Search: Reducing the Search Space Using Syntactical Constraints and Efficient Semantic Structure Deduplication

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.13895v1
• Date: Tue, 28 Sep 2021 17:47:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-29 14:41:39.026473
• Title: Symbolic Regression by Exhaustive Search: Reducing the Search Space Using Syntactical Constraints and Efficient Semantic Structure Deduplication
• Title（参考訳）: 排他的探索によるシンボリック回帰:構文制約と効率的な意味構造重複を用いた探索空間の削減
• Authors: Lukas Kammerer, Gabriel Kronberger, Bogdan Burlacu, Stephan M. Winkler, Michael Kommenda, Michael Affenzeller
• Abstract要約: シンボリック回帰は、モデル構造に関する事前の知識が得られない産業シナリオにおいて、強力なシステム識別技術である。 この章では、これらの問題に対処するために特別に設計された決定論的シンボリック回帰アルゴリズムを紹介します。 全ての可能なモデルの有限列挙は、構造的制約と意味論的に等価な解を検出するキャッシング機構によって保証される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.055204980188575
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Symbolic regression is a powerful system identification technique in industrial scenarios where no prior knowledge on model structure is available. Such scenarios often require specific model properties such as interpretability, robustness, trustworthiness and plausibility, that are not easily achievable using standard approaches like genetic programming for symbolic regression. In this chapter we introduce a deterministic symbolic regression algorithm specifically designed to address these issues. The algorithm uses a context-free grammar to produce models that are parameterized by a non-linear least squares local optimization procedure. A finite enumeration of all possible models is guaranteed by structural restrictions as well as a caching mechanism for detecting semantically equivalent solutions. Enumeration order is established via heuristics designed to improve search efficiency. Empirical tests on a comprehensive benchmark suite show that our approach is competitive with genetic programming in many noiseless problems while maintaining desirable properties such as simple, reliable models and reproducibility.
• Abstract（参考訳）: シンボリック回帰は、モデル構造に関する事前知識がない産業シナリオにおいて強力なシステム識別技術である。 このようなシナリオでは、解釈可能性、ロバスト性、信頼性、信頼性といった特定のモデル特性が要求されることが多い。 本章では,これらの問題に対処するための決定論的シンボリック回帰アルゴリズムを紹介する。 このアルゴリズムは文脈自由文法を用いて、非線形最小二乗局所最適化法によってパラメータ化されるモデルを生成する。 全ての可能なモデルの有限列挙は、構造的制約と意味論的に等価な解を検出するキャッシング機構によって保証される。 列挙順序は探索効率を向上させるために設計されたヒューリスティックによって確立される。 包括的ベンチマークスイートにおける実証実験により,本手法は,単純で信頼性の高いモデルや再現性といった望ましい特性を維持しつつ,多くのノイズのない問題において遺伝的プログラミングと競合することを示した。

関連論文リスト

• Comparative study of regression vs pairwise models for surrogate-based heuristic optimisation [1.2535250082638645]
  本稿では, シュロゲート問題の定式化を, 適合度を近似する回帰モデル(表面シュロゲートモデル)と, 分類モデル(ペアワイズ・シュロゲートモデル)を結合する新しい方法の両方として扱う。 オンライン機械学習に基づくサロゲートモデルを用いる場合の全体探索の性能は、予測モデルの精度だけでなく、正または負のケースに対するバイアスの種類にも依存する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-04T13:19:06Z)
• Rigorous Probabilistic Guarantees for Robust Counterfactual Explanations [80.86128012438834]
  モデルシフトに対する反ファクトの堅牢性を計算することはNP完全であることを示す。 本稿では,頑健性の厳密な推定を高い保証で実現する新しい確率論的手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-10T09:13:11Z)
• The Inefficiency of Genetic Programming for Symbolic Regression -- Extended Version [0.0]
  我々は,遺伝的プログラミングの探索挙動を,実用上は関係するが限定的な状況下での象徴的回帰のために分析する。 これにより、最良の表現を見つける成功確率を定量化できる。 遺伝的プログラミングの探索効率を意味的一意表現の空間におけるランダム探索と比較する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-26T09:49:32Z)
• HyperImpute: Generalized Iterative Imputation with Automatic Model Selection [77.86861638371926]
  カラムワイズモデルを適応的かつ自動的に構成するための一般化反復計算フレームワークを提案する。 既製の学習者,シミュレータ,インターフェースを備えた具体的な実装を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-15T19:10:35Z)
• Fast Feature Selection with Fairness Constraints [49.142308856826396]
  モデル構築における最適特徴の選択に関する基礎的問題について検討する。 この問題は、greedyアルゴリズムの変種を使用しても、大規模なデータセットで計算的に困難である。 適応クエリモデルは,最近提案された非モジュラー関数に対する直交整合探索のより高速なパラダイムに拡張する。 提案アルゴリズムは、適応型クエリモデルにおいて指数関数的に高速な並列実行を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-28T12:26:47Z)
• Counterfactual Explanations for Arbitrary Regression Models [8.633492031855655]
  ベイズ最適化に基づく対実的説明法(CFE)を提案する。 提案手法は,任意の回帰モデルと特徴空間や動作可能なリコースなどの制約をサポートする,グローバル収束探索アルゴリズムである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-29T09:53:53Z)
• Fractal Structure and Generalization Properties of Stochastic Optimization Algorithms [71.62575565990502]
  最適化アルゴリズムの一般化誤差は、その一般化尺度の根底にあるフラクタル構造の複雑性'にバウンドできることを示す。 さらに、特定の問題(リニア/ロジスティックレグレッション、隠れ/層ニューラルネットワークなど)とアルゴリズムに対して、結果をさらに専門化します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-09T08:05:36Z)
• Calibrating Over-Parametrized Simulation Models: A Framework via Eligibility Set [3.862247454265944]
  厳密な頻繁な統計的保証を満たす校正手法を開発するための枠組みを開発する。 本手法は,書籍市場シミュレータのキャリブレーションへの応用を含む,いくつかの数値例で実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-27T00:59:29Z)
• Goal-directed Generation of Discrete Structures with Conditional Generative Models [85.51463588099556]
  本稿では,強化学習目標を直接最適化し,期待される報酬を最大化するための新しいアプローチを提案する。 提案手法は、ユーザ定義プロパティを持つ分子の生成と、所定の目標値を評価する短いピソン表現の同定という2つのタスクで検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-05T20:03:13Z)
• Instability, Computational Efficiency and Statistical Accuracy [101.32305022521024]
  我々は,人口レベルでのアルゴリズムの決定論的収束率と,$n$サンプルに基づく経験的対象に適用した場合の(不安定性)の間の相互作用に基づいて,統計的精度を得るフレームワークを開発する。 本稿では,ガウス混合推定,非線形回帰モデル,情報的非応答モデルなど,いくつかの具体的なモデルに対する一般結果の応用について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-22T22:30:52Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。