論文の概要: Discovering Mathematical Formulas from Data via GPT-guided Monte Carlo Tree Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.14424v3
• Date: Tue, 30 Jan 2024 09:27:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-31 11:55:03.338282
• Title: Discovering Mathematical Formulas from Data via GPT-guided Monte Carlo Tree Search
• Title（参考訳）: GPT誘導モンテカルロ木探索によるデータから数式を発見する
• Authors: Yanjie Li, Weijun Li, Lina Yu, Min Wu, Jingyi Liu, Wenqiang Li, Meilan Hao, Shu Wei, Yusong Deng
• Abstract要約: シンボル回帰のための新しいアルゴリズムSR-GPTを紹介する。 モンテカルロ木探索(MCTS)とGPT(Generative Pre-Trained Transformer)を統合している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.136507215114722
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Finding a concise and interpretable mathematical formula that accurately describes the relationship between each variable and the predicted value in the data is a crucial task in scientific research, as well as a significant challenge in artificial intelligence. This problem is referred to as symbolic regression, which is an NP-hard problem. In the previous year, a novel symbolic regression methodology utilizing Monte Carlo Tree Search (MCTS) was advanced, achieving state-of-the-art results on a diverse range of datasets. although this algorithm has shown considerable improvement in recovering target expressions compared to previous methods, the lack of guidance during the MCTS process severely hampers its search efficiency. Recently, some algorithms have added a pre-trained policy network to guide the search of MCTS, but the pre-trained policy network generalizes poorly. To optimize the trade-off between efficiency and versatility, we introduce SR-GPT, a novel algorithm for symbolic regression that integrates Monte Carlo Tree Search (MCTS) with a Generative Pre-Trained Transformer (GPT). By using GPT to guide the MCTS, the search efficiency of MCTS is significantly improved. Next, we utilize the MCTS results to further refine the GPT, enhancing its capabilities and providing more accurate guidance for the MCTS. MCTS and GPT are coupled together and optimize each other until the target expression is successfully determined. We conducted extensive evaluations of SR-GPT using 222 expressions sourced from over 10 different symbolic regression datasets. The experimental results demonstrate that SR-GPT outperforms existing state-of-the-art algorithms in accurately recovering symbolic expressions both with and without added noise.
• Abstract（参考訳）: それぞれの変数とデータ内の予測値の関係を正確に記述する簡潔で解釈可能な数学的公式を見つけることは、科学研究において重要なタスクであり、人工知能における重要な課題である。 この問題は記号回帰 (symbolic regression) と呼ばれ、np-hard問題である。 前年、モンテカルロ木探索(MCTS)を利用した新しい記号回帰手法が開発され、多様なデータセットに対して最先端の結果が得られた。 このアルゴリズムは,従来の手法に比べて目標表現の回復に著しく改善されているが,MCTSプロセス中のガイダンスの欠如は探索効率を著しく損なう。 近年,MCTSの探索を誘導する事前学習型ポリシーネットワークが追加されたアルゴリズムもあるが,事前学習型ポリシーネットワークの一般化は不十分である。 効率性と汎用性のトレードオフを最適化するために,モンテカルロ木探索(MCTS)とGPT(Generative Pre-Trained Transformer)を統合したシンボリック回帰アルゴリズムSR-GPTを導入する。 GPTを用いてMCTSを誘導することにより,MCTSの探索効率を大幅に向上する。 次に、MCTSの結果を利用してGPTをさらに洗練し、その能力を高め、MCTSのより正確なガイダンスを提供する。 MCTSとGPTは結合され、目標表現が決定されるまで最適化される。 SR-GPTを10以上の記号的回帰データセットから得られた222の式を用いて広範囲に評価した。 実験の結果、SR-GPTは既存の最先端アルゴリズムより優れており、雑音を伴わずともシンボル表現を正確に復元できることがわかった。

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