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J-GLOBAL ID：202002253707064049   整理番号：20A0632243

MAPLEにおける円筒代数分解を改善するための機械学習【JST・京大機械翻訳】

Machine Learning to Improve Cylindrical Algebraic Decomposition in Maple

著者 (2件)： England Matthew (Faculty of Engineering, Environment and Computing, Coventry University, Coventry, UK) ,  Florescu Dorian (Faculty of Engineering, Environment and Computing, Coventry University, Coventry, UK)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 1125  ページ： 330-333  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5071A  ISSN： 1865-0929  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 計算機代数システムにおける多くのアルゴリズムは,最終結果の正当性に影響を及ぼさないオプションの注意深い選択を通して,それらの性能を改善することができる。機械学習(ML)は,そのような選択を作るのに適している:挑戦は,適切なMLモデル,訓練データセット,および入力の特徴を同定するための方式を選択することである。この拡張抽象では,著者らの最近の研究により,多様なモデルによる実験と,多項式システムからML特徴を生成するための新しい柔軟な枠組みを用いて,MLを用いて,Mapleの可変規則化を選択した。著者らは,MLがデフォルトMaple規則化よりも著しく速いCADを可能にし,適応性に関するいくつかの初期結果を議論することを報告する。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 円筒 ,  適応性 ,  *機械学習 ,  アルゴリズム ,  数式処理 ,  多項式
準シソーラス用語： *Maple ,  訓練データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  応用プログラミング言語  (JD03052Y) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： Maple ,  代数 ,  分解 ,  機械学習