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J-GLOBAL ID：202202229376386870   整理番号：22A0777924

解釈可能な科学的発見のための記号回帰【JST・京大機械翻訳】

Symbolic Regression for Interpretable Scientific Discovery

著者 (3件)： Makke Nour (Qatar Computing Research Institute, HBKU, Doha, Qatar) ,  Sadeghi Mohammad Amin (Qatar Computing Research Institute, HBKU, Doha, Qatar) ,  Chawla Sanjay (Qatar Computing Research Institute, HBKU, Doha, Qatar)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 13167  ページ： 26-40  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  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： シンボリック回帰(SR)は,データから直接スクシントン,数学的および解釈可能な表現を直接学習するための有望な機械学習ツールとして浮上している。SRと深層学習(例えば,グラフニューラルネットワークとAutoencoders)の組合せは,科学者がデータ駆動方式で科学的発見のフロンティアを押し出すための強力なツールキットを提供する。SR,オートエンコーダおよびGNNを簡単に概観し,データから直接既知の物理現象を再識別するために用いた例を強調した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *学習 ,  ニューラルネットワーク ,  シントン ,  機械学習
準シソーラス用語： ツールキット ,  データ駆動 ,  学習ツール ,  深層学習 ,  自己符号化器 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 記号回帰 ,  グラフニューラルネットワーク ,  モデル発見 ,  オートエンコーダ

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (3件)： 科学 ,  発見 ,  記号