論文の概要: ISR: Invertible Symbolic Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06848v1
• Date: Fri, 10 May 2024 23:20:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-14 19:44:41.644727
• Title: ISR: Invertible Symbolic Regression
• Title（参考訳）: ISR: Invertible Symbolic Regression
• Authors: Tony Tohme, Mohammad Javad Khojasteh, Mohsen Sadr, Florian Meyer, Kamal Youcef-Toumi,
• Abstract要約: Invertible Symbolic Regression(インバーティブル・シンボリック・レグレッション・レグレッション)は、あるデータセットの入力と出力の間の分析的関係を生成する機械学習技術である。 INNのアフィン結合ブロックをシンボリック・フレームワークに変換し、エンドツーエンドで微分可能なシンボリック・インバータブル・アーキテクチャを実現する。 ISRは密度推定タスクの(象徴的な)正規化フローとして機能することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.499800486499609
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce an Invertible Symbolic Regression (ISR) method. It is a machine learning technique that generates analytical relationships between inputs and outputs of a given dataset via invertible maps (or architectures). The proposed ISR method naturally combines the principles of Invertible Neural Networks (INNs) and Equation Learner (EQL), a neural network-based symbolic architecture for function learning. In particular, we transform the affine coupling blocks of INNs into a symbolic framework, resulting in an end-to-end differentiable symbolic invertible architecture that allows for efficient gradient-based learning. The proposed ISR framework also relies on sparsity promoting regularization, allowing the discovery of concise and interpretable invertible expressions. We show that ISR can serve as a (symbolic) normalizing flow for density estimation tasks. Furthermore, we highlight its practical applicability in solving inverse problems, including a benchmark inverse kinematics problem, and notably, a geoacoustic inversion problem in oceanography aimed at inferring posterior distributions of underlying seabed parameters from acoustic signals.
• Abstract（参考訳）: Invertible Symbolic Regression (ISR)法を提案する。 これは、可逆写像(またはアーキテクチャ)を介して、与えられたデータセットの入力と出力の間の分析的関係を生成する機械学習技術である。 Invertible Neural Networks (INNs) と EQL (Equation Learner) の原理を自然に組み合わせ、関数学習のためのニューラルネットワークに基づくシンボリックアーキテクチャを提案する。 特に、INNのアフィンカップリングブロックをシンボリック・フレームワークに変換し、エンドツーエンドで微分可能なシンボリック・インバータブル・アーキテクチャにより、効率的な勾配学習を実現する。 提案したISRフレームワークは、正規化を促進するスパーシティにも依存しており、簡潔で解釈不能な表現の発見を可能にする。 ISRは密度推定タスクの(象徴的な)正規化フローとして機能することを示す。 さらに,その逆問題に対する実用的適用性を強調し,特に音響信号から海底パラメータの後方分布を推定することを目的とした海洋学におけるジオアコースティック・インバージョン問題について述べる。

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