論文の概要: Machine Learning as an Accurate Predictor for Percolation Threshold of Diverse Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.14694v2
• Date: Sat, 25 Mar 2023 18:15:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-29 01:02:33.798748
• Title: Machine Learning as an Accurate Predictor for Percolation Threshold of Diverse Networks
• Title（参考訳）: 各種ネットワークのパーコレーション閾値の精度予測器としての機械学習
• Authors: Siddharth Patwardhan, Utso Majumder, Aditya Das Sarma, Mayukha Pal, Divyanshi Dwivedi and Prasanta K. Panigrahi
• Abstract要約: パーコレーション閾値は、大きなネットワークの固有の剛性を決定する重要な尺度である。 パーコレーション閾値の精度予測に機械学習を用いた5つの回帰手法の有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The percolation threshold is an important measure to determine the inherent rigidity of large networks. Predictors of the percolation threshold for large networks are computationally intense to run, hence it is a necessity to develop predictors of the percolation threshold of networks, that do not rely on numerical simulations. We demonstrate the efficacy of five machine learning-based regression techniques for the accurate prediction of the percolation threshold. The dataset generated to train the machine learning models contains a total of 777 real and synthetic networks. It consists of 5 statistical and structural properties of networks as features and the numerically computed percolation threshold as the output attribute. We establish that the machine learning models outperform three existing empirical estimators of bond percolation threshold, and extend this experiment to predict site and explosive percolation. Further, we compared the performance of our models in predicting the percolation threshold using RMSE values. The gradient boosting regressor, multilayer perceptron and random forests regression models achieve the least RMSE values among considered models.
• Abstract（参考訳）: パーコレーション閾値は、大きなネットワークの固有の剛性を決定する重要な尺度である。 大規模ネットワークのパーコレーションしきい値の予測者は計算量が非常に強いため、数値シミュレーションに依存しないネットワークのパーコレーションしきい値の予測子を開発する必要がある。 パーコレーション閾値の精度予測に機械学習を用いた5つの回帰手法の有効性を実証する。 機械学習モデルをトレーニングするために生成されたデータセットには、合計777の実ネットワークと合成ネットワークが含まれている。 ネットワークの特徴として5つの統計的および構造的性質と、出力属性として数値計算されたパーコレーションしきい値からなる。 本研究では,既存の3種類のボンドパーコレーションしきい値よりも機械学習モデルの方が優れており,この実験を現場および爆発的パーコレーション予測に拡張する。 さらに, RMSE値を用いたパーコレーション閾値の予測において, モデルの性能を比較した。 勾配促進回帰器, 多層パーセプトロン, ランダム森林回帰モデルは, 検討されたモデルの中で最低RMSE値を達成する。

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