論文の概要: Boolformer: Symbolic Regression of Logic Functions with Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.12207v1
• Date: Thu, 21 Sep 2023 16:11:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-22 14:29:33.216321
• Title: Boolformer: Symbolic Regression of Logic Functions with Transformers
• Title（参考訳）: Boolformer: トランスフォーマーを用いた論理関数のシンボリック回帰
• Authors: St\'ephane d'Ascoli, Samy Bengio, Josh Susskind, Emmanuel Abb\'e
• Abstract要約: 本稿では,ブール関数の終端から終端までのシンボリックレグレッションを実行するためにトレーニングされた最初のトランスフォーマーアーキテクチャであるBoolformerを紹介する。 クリーンな真理表を提供すると、トレーニング中に見られなかった複素関数のコンパクトな公式を予測できることが示される。 我々は、Boolformerを現実世界のバイナリ分類データセットの広いセットで評価し、古典的な機械学習手法に代わる解釈可能な代替手段としての可能性を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.946376237404994
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we introduce Boolformer, the first Transformer architecture trained to perform end-to-end symbolic regression of Boolean functions. First, we show that it can predict compact formulas for complex functions which were not seen during training, when provided a clean truth table. Then, we demonstrate its ability to find approximate expressions when provided incomplete and noisy observations. We evaluate the Boolformer on a broad set of real-world binary classification datasets, demonstrating its potential as an interpretable alternative to classic machine learning methods. Finally, we apply it to the widespread task of modelling the dynamics of gene regulatory networks. Using a recent benchmark, we show that Boolformer is competitive with state-of-the art genetic algorithms with a speedup of several orders of magnitude. Our code and models are available publicly.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ブール関数の終端から終端までのシンボルレグレッションをトレーニングした最初のTransformerアーキテクチャであるBoolformerを紹介する。 まず,クリーンな真理表を提供する際に,訓練中に見られなかった複素関数のコンパクトな公式を予測できることを示す。 そして,不完全でノイズの多い観測を行った場合,近似式を求める能力を示す。 実世界のバイナリ分類データセットの幅広いセット上でboolformerを評価し,従来の機械学習手法に代わる解釈可能な選択肢としての可能性を示す。 最後に、遺伝子制御ネットワークのダイナミクスをモデル化する広範囲な課題に適用する。 最近のベンチマークから、Boolformerは最先端の遺伝的アルゴリズムと、数桁のスピードアップで競合することを示した。 私たちのコードとモデルは公開されています。

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