論文の概要: Neural-Network-Directed Genetic Programmer for Discovery of Governing Equations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.08808v1
• Date: Tue, 15 Mar 2022 21:28:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-19 10:32:11.258336
• Title: Neural-Network-Directed Genetic Programmer for Discovery of Governing Equations
• Title（参考訳）: 神経ネットワーク型遺伝的プログラムによる統治方程式の発見
• Authors: Shahab Razavi, Eric R. Gamazon
• Abstract要約: faiGPは、文法にエンコードされた関数代数の性質を利用するように設計されている。 我々は, トランスクリプトームの研究から適応した多様性指標を含む, 各種正則化剤の影響を定量化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We develop a symbolic regression framework for extracting the governing mathematical expressions from observed data. The evolutionary approach, faiGP, is designed to leverage the properties of a function algebra that have been encoded into a grammar, providing a theoretical guarantee of universal approximation and a way to minimize bloat. In this framework, the choice of operators of the grammar may be informed by a physical theory or symmetry considerations. Since there is currently no theory that can derive the 'constants of nature', an empirical investigation on extracting these coefficients from an evolutionary process is of methodological interest. We quantify the impact of different types of regularizers, including a diversity metric adapted from studies of the transcriptome and a complexity measure, on the performance of the framework. Our implementation, which leverages neural networks and a genetic programmer, generates non-trivial symbolically equivalent expressions ("Ramanujan expressions") or approximations with potentially interesting numerical applications. To illustrate the framework, a model of ligand-receptor binding kinetics, including an account of gene regulation by transcription factors, and a model of the regulatory range of the cistrome from omics data are presented. This study has important implications on the development of data-driven methodologies for the discovery of governing equations in experimental data derived from new sensing systems and high-throughput screening technologies.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,観測データから数式を抽出するシンボリック回帰フレームワークを開発した。 進化的アプローチであるfaigpは、文法にエンコードされた関数代数の性質を活用し、普遍近似の理論的保証とブロアを最小化する方法を提供するように設計されている。 この枠組みでは、文法の演算子の選択は物理理論や対称性の考慮によって伝達される。 現在、「自然の物質」を導出できる理論は存在しないので、進化過程からこれらの係数を抽出する実験的な研究は方法論的関心事である。 本研究は,トランスクリプトームの研究から適応した多様性尺度や複雑性尺度など,多種多様な正規化要因がフレームワークの性能に与える影響を定量化する。 ニューラルネットワークと遺伝的プログラマを活用した実装では,非自明な記号的等価表現(ラマヌジャン表現)や,潜在的に興味深い数値的応用による近似を生成する。 本フレームワークを説明するために、転写因子による遺伝子調節の考慮を含むリガンド受容体結合動態のモデル、およびオミクスデータからのシストロームの調節範囲のモデルを示す。 本研究は,新しいセンシングシステムと高スループットスクリーニング技術から得られた実験データにおける支配方程式の発見のためのデータ駆動手法の開発に重要な意味を持つ。

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