論文の概要: Reinforcement Feature Transformation for Polymer Property Performance Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.15616v1
- Date: Mon, 23 Sep 2024 23:42:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-26 11:32:56.036672
- Title: Reinforcement Feature Transformation for Polymer Property Performance Prediction
- Title（参考訳）: 高分子特性予測のための強化特性変換
- Authors: Xuanming Hu, Dongjie Wang, Wangyang Ying, Yanjie Fu,
- Abstract要約: 既存の機械学習モデルは、低品質のポリマーデータセットによるポリマー表現を効果的に学習する際の課題に直面している。
本研究は, 最適かつ説明可能な記述子表現空間を再構築することにより, 高分子特性性能予測タスクの改善に焦点をあてる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.87577374767465
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Polymer property performance prediction aims to forecast specific features or attributes of polymers, which has become an efficient approach to measuring their performance. However, existing machine learning models face challenges in effectively learning polymer representations due to low-quality polymer datasets, which consequently impact their overall performance. This study focuses on improving polymer property performance prediction tasks by reconstructing an optimal and explainable descriptor representation space. Nevertheless, prior research such as feature engineering and representation learning can only partially solve this task since they are either labor-incentive or unexplainable. This raises two issues: 1) automatic transformation and 2) explainable enhancement. To tackle these issues, we propose our unique Traceable Group-wise Reinforcement Generation Perspective. Specifically, we redefine the reconstruction of the representation space into an interactive process, combining nested generation and selection. Generation creates meaningful descriptors, and selection eliminates redundancies to control descriptor sizes. Our approach employs cascading reinforcement learning with three Markov Decision Processes, automating descriptor and operation selection, and descriptor crossing. We utilize a group-wise generation strategy to explore and enhance reward signals for cascading agents. Ultimately, we conduct experiments to indicate the effectiveness of our proposed framework.
- Abstract（参考訳）: ポリマー特性特性予測は, ポリマーの特性や特性を予測することを目的としており, それらの特性を測定するための効率的なアプローチとなっている。
しかし、既存の機械学習モデルは、低品質のポリマーデータセットにより、ポリマー表現を効果的に学習する際の課題に直面し、その結果、全体的なパフォーマンスに影響を及ぼす。
本研究は, 最適かつ説明可能な記述子表現空間を再構築することにより, 高分子特性性能予測タスクの改善に焦点をあてる。
それでも、機能工学や表現学習といった先行研究は、労働インセンティブか説明不能かのいずれかであるため、この課題を部分的には解決できない。
これは2つの問題を提起する。
1【自動変換】
2)説明可能な強化。
これらの課題に対処するため、我々は独自のTraceable Group-wise Reinforcement Generation Perspectiveを提案する。
具体的には、ネスト生成と選択を組み合わせて、表現空間の再構成をインタラクティブなプロセスに再定義する。
生成は意味のある記述子を生成し、選択は記述子のサイズを制御する冗長性を排除します。
提案手法では,3つのマルコフ決定プロセスを用いたカスケード強化学習,ディスクリプタと操作選択の自動化,およびディスクリプタ交差を用いた。
我々は、グループワイズ生成戦略を用いて、カスケードエージェントに対する報酬信号の探索と強化を行う。
最終的に、提案フレームワークの有効性を示す実験を行う。
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