Difference between revisions of "Reasoning AI system"
From m1p.org
| (7 intermediate revisions by the same user not shown) | |||
| Line 1: | Line 1: | ||
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. | 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== | |
| − | + | # (Nikitin) Disconnected Graph Neural Network 2020 [https://chemrxiv.org/engage/chemrxiv/article-details/60c74e0f9abda2cf1af8d58a paper], [https://github.com/isayevlab/DRACON code] | |
| − | # | + | # (Шибаев) Optimal spanning tree reconstruction in symbolic regression 2024 [https://arxiv.org/abs/2406.18612], 2018 [http://www.machinelearning.ru/wiki/images/9/90/Shibaev2018BThesis.pdf thesis][http://www.machinelearning.ru/wiki/images/c/c1/Shibaev2018Presentation.pdf slides] |
| − | + | # (Потанин) Additive regularization schedule for neural architecture search [https://arxiv.org/abs/2406.12992] | |
| − | + | # (Варфоломеева) 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] | |
| − | + | # (Рудой) 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] | |
| − | # 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], | + | # (Бочкарев) 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] |
| − | [http://www.machinelearning.ru/wiki/images/5/53/Varfolomeeva2015MsPresentation.pdf slides] | + | # (Кулунчаков) Порождение структурно простых ранжирующих функций для задач информационного поиска 2017 [http://www.machinelearning.ru/wiki/images/9/9e/Kulunchakov2017RankingBySimpleFun.pdf thesis], 2015 [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] |
| − | # 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] | + | # (Фадеев) 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] |
| − | # | + | # (Сологуб) Algorithms of inductive model generation and transformation 2014 [https://m1p.org/papers/Sologub2014Disser-0018d.pdf thesis], [https://sourceforge.net/p/mlalgorithms/code/HEAD/tree/PhDThesis/Sologub2013GenerationFinal/diss/PHDpresentation.pdf?format=raw slides] |
| − | + | # (Кузнецов) Structure learning drafts [https://sourceforge.net/p/mlalgorithms/code/HEAD/tree/StructureLearning/ link] | |
| − | # Порождение структурно простых ранжирующих функций для задач информационного поиска | ||
| − | # 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] | ||
| − | # | ||
Latest revision as of 22:27, 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
- (Nikitin) Disconnected Graph Neural Network 2020 paper, code
- (Шибаев) Optimal spanning tree reconstruction in symbolic regression 2024 [1], 2018 thesisslides
- (Потанин) Additive regularization schedule for neural architecture search [2]
- (Варфоломеева) Методы структурного обучения для построения прогностических моделей 2012 thesis, slides, 2015 thesis, slides
- (Рудой) Алгоритмы индуктивного порождения и упрощения 2014 thesis, slides, 2012 paper
- (Бочкарев) Структурное обучение для генерации моделей 2015 thesis, Порождение экспертно-интерпретируемых моделей петрофизических измерений 2018 slides, slides
- (Кулунчаков) Порождение структурно простых ранжирующих функций для задач информационного поиска 2017 thesis, 2015 slides, and paper
- (Фадеев) Выбор иерархических моделей в авторегрессионном прогнозировании, 2013 thesis, slides
- (Сологуб) Algorithms of inductive model generation and transformation 2014 thesis, slides
- (Кузнецов) Structure learning drafts link