論文の概要: Utilizing Admissible Bounds for Heuristic Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11905v1
• Date: Wed, 23 Aug 2023 04:14:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-24 15:46:26.685923
• Title: Utilizing Admissible Bounds for Heuristic Learning
• Title（参考訳）: ヒューリスティック学習のための許容境界の利用
• Authors: Carlos N\'u\~nez-Molina and Masataro Asai
• Abstract要約: 本稿では, 教師あり学習における許容値の役割を, トレンチしたガウス分布のパラメータとして用いた。 この数学的モデルは最大エントロピーの原理に忠実に従い、結果としてより正確な分布が得られ、訓練中により早く収束することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9580473532948401
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While learning a heuristic function for forward search algorithms with modern machine learning techniques has been gaining interest in recent years, there has been little theoretical understanding of \emph{what} they should learn, \emph{how} to train them, and \emph{why} we do so. This lack of understanding leads to various literature performing an ad-hoc selection of datasets (suboptimal vs optimal costs or admissible vs inadmissible heuristics) and optimization metrics (e.g., squared vs absolute errors). Moreover, due to the lack of admissibility of the resulting trained heuristics, little focus has been put on the role of admissibility \emph{during} learning. This paper articulates the role of admissible heuristics in supervised heuristic learning using them as parameters of Truncated Gaussian distributions, which tightens the hypothesis space compared to ordinary Gaussian distributions. We argue that this mathematical model faithfully follows the principle of maximum entropy and empirically show that, as a result, it yields more accurate heuristics and converges faster during training.
• Abstract（参考訳）: 近年,機械学習技術を用いた前方探索アルゴリズムのヒューリスティック関数の学習が注目されているが,学習すべき \emph{what} や学習すべき \emph{how} ,学習すべき \emph{why} などの理論的理解は乏しい。 この理解の欠如は、データセット(最適コスト、許容できないヒューリスティック)のアドホックな選択と最適化メトリクス(例えば、二乗と絶対誤差)の実行を様々な文献にもたらします。 さらに、訓練されたヒューリスティックの許容度が不足していることから、許容度 \emph{during} 学習の役割にはほとんど焦点が当てられていない。 本稿では,教師付きヒューリスティック学習における許容的ヒューリスティックスの役割を,通常のガウス分布と比較して仮説空間を狭くするTrncated Gaussian distributionsのパラメータとして用いた。 この数学的モデルは最大エントロピーの原理に忠実に従い、結果としてより正確なヒューリスティックが得られ、訓練中により早く収束することを示す。

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