論文の概要: Instruction Set and Language for Symbolic Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.21836v1
• Date: Mon, 23 Mar 2026 11:21:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-24 19:11:39.632275
• Title: Instruction Set and Language for Symbolic Regression
• Title（参考訳）: シンボリック回帰のための命令セットと言語
• Authors: Ezequiel Lopez-Rubio, Mario Pascual-Gonzalez,
• Abstract要約: すべての表現DAGは、同じ表現をエンコードする多くの異なるノード番号スキームを許容する。 コンパクトな2層アルファベット上の文字列として表現DAGを符号化する表現フレームワークであるIsalSRを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: A fundamental but largely unaddressed obstacle in Symbolic regression (SR) is structural redundancy: every expression DAG with admits many distinct node-numbering schemes that all encode the same expression, each occupying a separate point in the search space and consuming fitness evaluations without adding diversity. We present IsalSR (Instruction Set and Language for Symbolic Regression), a representation framework that encodes expression DAGs as strings over a compact two-tier alphabet and computes a pruned canonical string -- a complete labeled-DAG isomorphism invariant -- that collapses all the equivalent representations into a single canonical form.
• Abstract（参考訳）: シンボリック回帰(SR)における基本的な障害は、構造的冗長性である: 全ての表現DAGは、それぞれが同じ表現をエンコードする多くの異なるノード番号スキームを持ち、それぞれが検索空間の別のポイントを占め、多様性を追加することなくフィットネス評価を消費する。 IsalSR (Instruction Set and Language for Symbolic Regression)は、表現DAGをコンパクトな2層アルファベット上の文字列としてエンコードし、完全なラベル付きDAG同型不変量であるプルーンドカノニカル文字列(pruned canonical string)を計算し、すべての等価表現を単一の標準形式に分解する表現フレームワークである。

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