Aproximació de distribucions d'expressions matemàtiques tancades per a la regressió simbòlica

Identificador:  TFG:9494

Handle: https://hdl.handle.net/20.500.11797/TFG9494

Autors:  Nabaza Ruibal, Leonel Fernando

Resum:
Aquesta tesi presenta un nou enfocament per millorar el mostreig del model de regressió simbòlica mitjançant la introducció de l'arbre de probabilitat, una estructura que mostreja expressions basades en distribucions específiques de node. Utilitzant un enginyer de màquines bayesianes (BMS), l'arbre s'entrena utilitzant models tant del BMS com del mateix sistema, minimitzant la divergència de Kullback-Leibler entre les longituds de les descripcions i les probabilitats assignades. Els resultats mostren que l'arbre aprèn eficaçment a guiar el mostreig d'expressions, permetent una exploració de l'espai del model més eficient. Això suggereix que els arbres de probabilitat són una alternativa o complement prometedor a les tècniques tradicionals de regressió simbòlica.