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摘要

基于符号回归的卷积神经网络模型变换

出版:2023年7月24日出版历史

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本文介绍了一种基于符号回归的滤波变换的卷积神经网络CGP(Cartesian Genetic Programming)。符号回归是一种强大的技术,可以发现描述数据的分析方程,从而产生可解释的模型和预测未发现数据的能力。相比之下,神经网络在图像识别和自然语言处理任务中取得了惊人的准确度,但它们通常被视为难以解释的黑盒模型,通常外推效果很差。深度学习的符号回归方法尚未得到充分探索。

工具书类

  1. Kim S.、Liu P.U.、Mukherjee S.、Gilbert M.、Jing L.、Ceperic V.和Soljacic M,基于神经网络的符号回归在科学发现深度学习中的集成,IEEE Trans。《神经网络和学习系统》,32(9),2021年。谷歌学者谷歌学者交叉引用交叉引用
  2. Petersen B.K.、Larma M.L.、Mundhenk T.Nathan、Santiago C.P.、Kim S.K.和Kim J.T.,《深度符号回归:通过寻求风险的政策梯度从数据中恢复数学表达式》,载于《ICLR会议记录》,2021年。谷歌学者谷歌学者
  3. He K.,Zhang X.,Ren S.,Sun J.,用于图像识别的深度残差学习。CVPR,第770-778页,2016年。谷歌学者谷歌学者交叉引用交叉引用
  4. 李伟、李伟、孙磊、吴明、于磊、刘杰、李毅和蒂亚姆·S,基于变换器的联合监督学习符号回归模型,载《ICLR会议论文集》,2023年。谷歌学者谷歌学者
  5. Krizhevsky,A.、Nair,V.和Hinton,G.,《CIFAR-10数据集》,https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html,2014年谷歌学者谷歌学者
  6. Koza,J.R.《遗传编程:论自然选择对计算机编程》,麻省理工学院出版社,马萨诸塞州剑桥,美国,1992年。谷歌学者谷歌学者数字图书馆数字图书馆
  7. Miller J.F、Thomson P.、Cartesian Genetic Programming,《第三届欧洲遗传编程会议论文集》,斯普林格,LNCS 1802,第121-1322000页。谷歌学者谷歌学者
  8. Seo,K.和Hyeon,B.,2014年。基于笛卡尔遗传规划的优化与预测,《智能系统与计算高级》,施普林格出版社,第275卷,第497-5022014页。谷歌学者谷歌学者

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  1. 基于符号回归的卷积神经网络模型变换

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      封面图片ACM会议
      GECCO’23伴侣:遗传和进化计算伴侣会议记录
      2023年7月
      2519页
      国际标准图书编号:9798400701207
      内政部:10.1145/3583133

      版权所有©2023所有者/作者

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      出版商

      计算机协会

      美国纽约州纽约市

      出版历史

      • 出版:2023年7月24日

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