Problem of the Interpretability vs. Accuracy Trade-off in Symbolic Regression in robot motion: causes and solution

Mendes F.N.; Chavush H.S.; Javush K.S.

Символическая регрессия многообещающе помогает расшифровать динамику, лежащую в основе движения робота, предлагая сжатые математические выражения для интерпретируемых моделей. Однако сложная взаимосвязь между интерпретируемостью и достижением точности представляет собой серьезную проблему. В этой статье анализируются причины этого компромисса, исследуются сложности, возникающие из-за динамической природы движения робота, многомерных входных пространств, ограничений качества данных, нестационарных сред, вычислительных сложностей. Каждая причина подробно анализируется, выявляя тонкости, препятствующие гармоничному сосуществованию интерпретируемости и точности. Кроме того, в этом документе далее рассматриваются инновационные решения для смягчения этих проблем. Обсуждаются такие стратегии, как использование знаний предметной области для управления символьной регрессией, использование выбора признаков для управления многомерными входными пространствами, повышение качества данных за счет предварительной обработки и внедрение адаптивных моделей для нестационарных сред. В этой статье представлен всесторонний анализ интерпретируемости в сравнении с другими методами. компромисс между точностью в контексте символической регрессии, применяемой к движению робота. Он предлагает исследователям и практикам дорожную карту для решения этих проблем, представляя тонкое понимание причин и предлагая практические решения, способствующие разработке более эффективных и интерпретируемых моделей движения робота.

Problem of the Interpretability vs. Accuracy Trade-off in Symbolic Regression in robot motion: causes and solution

Связанные документы (рекомендация CORE)

Новости проекта

Новости

Партнеры

Индексация