from NatureAsia
研究者が、観察したデータからシンプルで理解しやすいアルゴリズムを生成するための手法を報告する論文が、Nature Computational Scienceに掲載された。この手法は、ニューラルネットワークを用いてデータ駆動型のアルゴリズムを発見するもので、高次元データから新たな洞察を導く可能性がある。
従来のアルゴリズム発見手法は理解が難しかったりスケーラブルでなかったが、今回の研究では、深層学習アルゴリズムを使用してデータから理解可能なコンピューターコードを生成する手法が提案された。この手法は、人間が読むことのできるシンボリックな手法を訓練に用いることで、解釈可能で論理規則を発見することができる。
研究では、人間が設計したアルゴリズムを凌駕する性能のアルゴリズムを発見することが示され、Conwayのライフゲームのシミュレーションなどで複雑な自己組織化パターンを理解できる可能性が示唆された。この手法はアルゴリズム的な解を持つ問題に適しており、DNAの塩基配列とその構造や機能との関係の解明など、さらなる応用の可能性があるとされている。
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