Fugu-MT 論文翻訳(概要): Symbolic Regression is NP-hard

論文の概要: Symbolic Regression is NP-hard

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.01018v2
Date: Tue, 5 Jul 2022 13:21:17 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-07-06 11:41:57.749956
Title: Symbolic Regression is NP-hard
Title（参考訳）: 記号回帰はnpハードである
Authors: Marco Virgolin, Solon P. Pissis
Abstract要約: シンボリック回帰(シンボリックレグレッション、英: Symbolic regression、SR)は、数学的表現の形でデータのモデルを学ぶタスクである。 SRは計算集約的なタスクであることを示す。 SR が NP-hard であることを示すことによって、答えがおそらく負であることを示す証拠を提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5330785573575156
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Symbolic regression (SR) is the task of learning a model of data in the form of a mathematical expression. By their nature, SR models have the potential to be accurate and human-interpretable at the same time. Unfortunately, finding such models, i.e., performing SR, appears to be a computationally intensive task. Historically, SR has been tackled with heuristics such as greedy or genetic algorithms and, while some works have hinted at the possible hardness of SR, no proof has yet been given that SR is, in fact, NP-hard. This begs the question: Is there an exact polynomial-time algorithm to compute SR models? We provide evidence suggesting that the answer is probably negative by showing that SR is NP-hard.
Abstract（参考訳）: シンボリック回帰(シンボリックレグレッション、英: Symbolic regression、SR)は、数学的表現の形でデータのモデルを学ぶタスクである。その性質上、SRモデルは正確で人間に解釈できる可能性を持っている。残念なことに、そのようなモデル、すなわちSRを実行することは、計算集約的なタスクである。歴史的に、SRは欲求や遺伝的アルゴリズムのようなヒューリスティックな手法に取り組んでおり、SRの硬さを示唆する研究もあるが、実際にはNPハードであることの証明は与えられていない。 SRモデルを計算するための正確な多項式時間アルゴリズムはあるだろうか? SR が NP ハードであることを示すことによって、答えがおそらく負であることを示す証拠を提供する。

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