Název: Hluboké učení pro symbolickou regresi
Překlad názvu: Deep Learning for Symbolic Regression
Autoři: Vastl, Martin ; Pilát, Martin (vedoucí práce) ; Neruda, Roman (oponent)
Typ dokumentu: Diplomové práce
Rok: 2022
Jazyk: eng
Abstrakt: [eng] [cze]
Symbolic regression is a task of finding mathematical equation based on the observed data. Historically, genetic programming was the main tool to tackle the symbolic regres- sion, however, recently, new neural network based approaches emerged. In this work, we propose transformer based approach which predicts the expression as a whole without the need of finding the expression coefficients in post-processing step. We also use a local gradient search to further improve the expression coefficients. We compare our so- lution to previous approaches on several benchmarks and demonstrate, that our solution is comparable in terms of performance while outperforming them in terms of speed of the prediction in the average case. 1 Symbolická regrese je úloha hledání matematické rovnice z pozorovaných dat. His- toricky bylo genetické programování hlavním nástrojem k řešení symbolické regrese, avšak v nedávné době se objevily nové přistupy založené na neuronových sítích. V této práci navrhujeme přístup založený na Transformeru, který předpovidá rovnici jako celek, bez toho aniž by musel hledat koeficienty v závěrečném kroku. Také používáme gradientní lokální prohledávání k tomu, abychom dále zlepšili koeficienty u hledané matematické rovnice. Naše řešení pak porovnáváme s předchozími přístupy a ukazujeme, že je výkon- nostně porovnatelné, přičmež je zároveň v průměru rychlejší při predikci než předchozí přístupy. 1
Klíčová slova: hluboké učení|symbolická regrese|transformer; deep learning|symbolic regression|transformer

Instituce: Fakulty UK (VŠKP) (web)
Informace o dostupnosti dokumentu: Dostupné v digitálním repozitáři UK.
Původní záznam: http://hdl.handle.net/20.500.11956/174284

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-506626


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Školství > Veřejné vysoké školy > Univerzita Karlova > Fakulty UK (VŠKP)
Vysokoškolské kvalifikační práce > Diplomové práce