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English(EN) Kernel Autoresearch for Open-Ended Model Discovery

核自动研究为机器学习模型发现可复用的归纳偏置

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种新颖的机器学习核发现方法——核自动研究（Kernaut）。Kernaut 将核设计视为一个开放式的模型发现过程，其中编码代理将核生成为程序，并通过构造契约确保其有效性。该方法利用质量-多样性档案存储具有不同行为的高性能核，并采用新颖性筛选来引导代理发现功能上新的候选核。实验表明，Kernaut 发现的核编码了可复用的归纳偏置，能够泛化到未见过的任务，在各种优化和酶动力学速率定律问题上优于元学习的深度核和传统基线。此外，这些发现的核是可解释的程序，可以由人类研究人员进行优化以进一步提高性能。 AI

影响 引入了一种生成可解释且可复用的机器学习核的新方法，有望提高模型的泛化能力和研究效率。

排序理由 该条目是 arXiv 的预印本，详细介绍了一种用于机器学习核发现的新研究方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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核自动研究为机器学习模型发现可复用的归纳偏置

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Richard Cornelius Suwandi, Feng Yin, Kevin Murphy ·

    Kernel Autoresearch for Open-Ended Model Discovery

    arXiv:2610.10394v1 Announce Type: new Abstract: Kernels encode the inductive bias of a wide range of machine learning models, yet automated kernel design faces a fundamental dilemma. A fixed grammar of base kernels and operators guarantees validity but limits the search to struct…

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