論文の概要: Transformer-based Planning for Symbolic Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.06833v5
• Date: Fri, 27 Oct 2023 20:13:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-31 23:05:53.402813
• Title: Transformer-based Planning for Symbolic Regression
• Title（参考訳）: 変圧器を用いたシンボリック回帰計画
• Authors: Parshin Shojaee, Kazem Meidani, Amir Barati Farimani, Chandan K. Reddy
• Abstract要約: シンボリック・レグレッションのためのトランスフォーマーに基づく計画戦略であるTPSRを提案する。 従来の復号法とは異なり、TPSRは精度や複雑さなど、微分不可能なフィードバックの統合を可能にする。 我々の手法は最先端の手法より優れており、モデルの適合・複雑性トレードオフ、象徴的能力、騒音に対する堅牢性を高めている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.90700817248397
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Symbolic regression (SR) is a challenging task in machine learning that involves finding a mathematical expression for a function based on its values. Recent advancements in SR have demonstrated the effectiveness of pre-trained transformer-based models in generating equations as sequences, leveraging large-scale pre-training on synthetic datasets and offering notable advantages in terms of inference time over classical Genetic Programming (GP) methods. However, these models primarily rely on supervised pre-training goals borrowed from text generation and overlook equation discovery objectives like accuracy and complexity. To address this, we propose TPSR, a Transformer-based Planning strategy for Symbolic Regression that incorporates Monte Carlo Tree Search into the transformer decoding process. Unlike conventional decoding strategies, TPSR enables the integration of non-differentiable feedback, such as fitting accuracy and complexity, as external sources of knowledge into the transformer-based equation generation process. Extensive experiments on various datasets show that our approach outperforms state-of-the-art methods, enhancing the model's fitting-complexity trade-off, extrapolation abilities, and robustness to noise.
• Abstract（参考訳）: 記号回帰(SR)は、その値に基づいて関数の数学的表現を見つけることを含む機械学習における挑戦的なタスクである。 最近のsrの進歩は、方程式を列として生成することにおける事前学習されたトランスフォーマモデルの有効性を実証し、合成データセットの大規模事前トレーニングを活用し、古典的な遺伝的プログラミング(gp)法よりも推論時間において顕著な利点を提供している。 しかし、これらのモデルは主にテキスト生成から借りた教師付き事前学習の目標と、精度や複雑さといった方程式発見の目的に依存している。 そこで本研究では,モンテカルロ木探索をトランスフォーマ復号処理に組み込んだ,トランスフォーマに基づくシンボリック回帰計画戦略TPSRを提案する。 従来の復号法とは異なり、TPSRは知識の外部源として精度や複雑さなどの非微分可能なフィードバックを変換器ベースの方程式生成プロセスに統合することができる。 様々なデータセットに対する大規模な実験により、我々のアプローチは最先端の手法よりも優れており、モデルの適合・複雑度トレードオフ、外挿能力、ノイズに対する堅牢性を高めている。

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