論文の概要: Sym-Q: Adaptive Symbolic Regression via Sequential Decision-Making

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.05306v1
• Date: Wed, 7 Feb 2024 22:53:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-02-09 17:12:44.474620
• Title: Sym-Q: Adaptive Symbolic Regression via Sequential Decision-Making
• Title（参考訳）: Sym-Q: 逐次決定処理による適応的シンボリック回帰
• Authors: Yuan Tian, Wenqi Zhou, Hao Dong, David S. Kammer, Olga Fink
• Abstract要約: 記号回帰は、経験的データから基礎となる数学的および物理的関係を明らかにする大きな可能性を秘めている。 既存のトランスモデルでは、一般化性と適応性の点で課題に直面している。 本稿では,記号回帰を逐次意思決定タスクとして再定義する新しい強化学習ベースモデルであるSym-Qを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.419259918160321
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Symbolic regression holds great potential for uncovering underlying mathematical and physical relationships from empirical data. While existing transformer-based models have recently achieved significant success in this domain, they face challenges in terms of generalizability and adaptability. Typically, in cases where the output expressions do not adequately fit experimental data, the models lack efficient mechanisms to adapt or modify the expression. This inflexibility hinders their application in real-world scenarios, particularly in discovering unknown physical or biological relationships. Inspired by how human experts refine and adapt expressions, we introduce Symbolic Q-network (Sym-Q), a novel reinforcement learning-based model that redefines symbolic regression as a sequential decision-making task. Sym-Q leverages supervised demonstrations and refines expressions based on reward signals indicating the quality of fitting precision. Its distinctive ability to manage the complexity of expression trees and perform precise step-wise updates significantly enhances flexibility and efficiency. Our results demonstrate that Sym-Q excels not only in recovering underlying mathematical structures but also uniquely learns to efficiently refine the output expression based on reward signals, thereby discovering underlying expressions. Sym-Q paves the way for more intuitive and impactful discoveries in physical science, marking a substantial advancement in the field of symbolic regression.
• Abstract（参考訳）: 記号回帰は、経験的データから基礎となる数学的および物理的関係を明らかにする大きな可能性を秘めている。 既存のトランスフォーマーベースのモデルは、最近この領域で大きな成功を収めたが、一般化可能性と適応性の観点からは課題に直面している。 通常、出力式が実験データに適切に適合しない場合、モデルは表現を適応または修正するための効率的なメカニズムを欠いている。 この非フレキシビリティは、現実世界のシナリオ、特に未知の物理的・生物学的関係の発見における応用を妨げる。 人間の専門家による表現の洗練と適応の仕方から着想を得て,記号回帰を逐次意思決定タスクとして再定義する新しい強化学習ベースモデルであるSym-Qを紹介した。 sym-qは教師付きデモンストレーションを利用し、適合精度の質を示す報酬信号に基づいて表現を洗練する。 表現木の複雑さを管理し、正確なステップワイズ更新を行う特徴的な能力は、柔軟性と効率を大幅に向上させる。 以上の結果から,Sym-Qは,基礎となる数学的構造を復元するだけでなく,報酬信号に基づいて効率よく出力表現を洗練し,基礎となる表現を発見できることが示唆された。 sym-qは、より直感的で影響力のある物理科学の発見への道を開き、象徴的回帰の分野における著しい進歩を示している。

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