Difference between revisions of "Reasoning AI system"

Revision as of 20:32, 16 February 2025

This page collects links to materials on reasoning AI. The interpretability, or presence of logical deduction here is devoted to Mathematical modeling. The practical goal is to develop an engineering system that delivers simple mathematical models providing datasets with minimum prior knowledge.

Links to model generation papers

Optimal spanning tree reconstruction in symbolic regression [1]
Additive regularization schedule for neural architecture search [2]
Методы структурного обучения для построения прогностических моделей 2012 thesis, slides, 2015 thesis, slides
Алгоритмы индуктивного порождения и упрощения 2014 thesis, slides, 2012 paper
Структурное обучение для генерации моделей 2015 thesis, Порождение экспертно-интерпретируемых моделей петрофизических измерений 2018 slides, slides
Порождение структурно простых ранжирующих функций для задач информационного поиска 2015, 2017 thesis slides and paper 2017
Выбор иерархических моделей в авторегрессионном прогнозировании, 2013 thesis, slides
Algorithms of inductive model generation and transformation 2018 thesis, [slides]

@@ Line 6: / Line 6: @@
 # Методы структурного обучения для построения прогностических моделей 2012 [http://www.machinelearning.ru/wiki/images/f/f2/Varfolomeeva2013Diploma.pdf thesis],  [http://www.machinelearning.ru/wiki/images/a/a3/Varfolomeeva2013Presentation.pdf slides], 2015 [http://www.machinelearning.ru/wiki/images/2/27/Varfolomeeva2015MsThesis.pdf thesis], [http://www.machinelearning.ru/wiki/images/5/53/Varfolomeeva2015MsPresentation.pdf slides]
 # Алгоритмы индуктивного порождения и упрощения 2014 [http://www.machinelearning.ru/wiki/images/0/02/Rudoy2014ModelsSelection.pdf thesis], [http://www.machinelearning.ru/wiki/images/0/0e/Rudoy2014ModelsSelectionSlides.pdf slides], 2012 [https://m1p.org/papers/Rudoy2012Generation_Preprint.pdf paper]
-#  Порождение экспертно-интерпретируемых моделей петрофизических измерений 2018  [http://www.machinelearning.ru/wiki/images/3/3e/BochkarevPresentation.pdf slides]
+# Структурное обучение для генерации моделей 2015 [http://www.machinelearning.ru/wiki/images/6/69/BochkarevArtemMasterThesisText_v3.pdf thesis],  Порождение экспертно-интерпретируемых моделей петрофизических измерений 2018 [http://www.machinelearning.ru/wiki/images/3/3e/BochkarevPresentation.pdf slides], [http://www.machinelearning.ru/wiki/images/b/bb/BochkarevArtemMasterThesis_v3.pdf slides]
-# Структурное обучение для генерации моделей 2015 [http://www.machinelearning.ru/wiki/images/6/69/BochkarevArtemMasterThesisText_v3.pdf thesis] [http://www.machinelearning.ru/wiki/images/b/bb/BochkarevArtemMasterThesis_v3.pdf slides]
 # Порождение структурно простых ранжирующих функций для задач информационного поиска 2015, 2017 [http://www.machinelearning.ru/wiki/images/9/9e/Kulunchakov2017RankingBySimpleFun.pdf thesis][http://www.machinelearning.ru/wiki/images/f/f4/PresentationKulunchakov2015Ranking.pdf slides] and [https://www.researchgate.net/publication/316806366_Generation_of_simple_structured_Information_Retrieval_functions_by_genetic_algorithm_without_stagnation#fullTextFileContent paper] 2017
 # Выбор иерархических моделей  в авторегрессионном прогнозировании, 2013 [http://www.machinelearning.ru/wiki/images/4/40/Fadeev2013MsThesis.pdf thesis], [http://www.machinelearning.ru/wiki/images/4/43/Fadeev2013Presentation.pdf slides]
 #  Algorithms of inductive model generation and transformation 2018 [https://m1p.org/papers/Sologub2014Disser-0018d.pdf thesis], [slides]