Новый метод решения проблемы переобучения с использованием символической регрессии, применяемой в машинном обучении для управления движением роботов

Это исследование бросает свет на проблему переобучения в контексте управления движением роботов с использованием символической регрессии. Цель исследования заключается в разработке нового метода, способного значительно снизить переобучение и улучшить обобщающую способность символической регрессии в задачах робототехники. Мы предлагаем комплексный подход, который включает интеграцию дополнительных этапов обработки данных и внимательную настройку параметров с целью оптимизации процесса обучения. Методология, используемая в данной работе, включает в себя более глубокую предобработку данных, включая систематический выбор признаков и увеличение функций, чтобы эффективно улучшить обобщающую способность модели. Осуществляется оптимизация параметров для символической регрессии, включая выбор функций потерь и регуляризации, чтобы достичь хорошего баланса между точностью и предотвращением переобучения. Полученные результаты демонстрируют значительное улучшение производительности и обобщающей способности предложенного метода по сравнению с традиционной символьной регрессией. Полученные выводы подчеркивают перспективы нового метода в контексте управления движением роботов и предоставляют плодотворную основу для его дальнейшего развития и интеграции в реальные робототехнические системы.

This study casts light on the problem of retraining in the context of robot motion control using symbolic regression. The aim of the study is to develop a new method that can significantly reduce over-fitting and improve the generalizing ability of symbolic regression in robotics tasks. We offer a comprehensive approach that includes the integration of additional data processing steps and careful parameter adjustment in order to optimize the learning process. The methodology used in this work includes deeper data preprocessing, including systematic feature selection and feature augmentation, in order to effectively improve the generalizing ability of the model. The parameters for symbolic regression are optimized, including the selection of loss and regularization functions, in order to achieve a good balance between accuracy and prevention of over-fitting. The results obtained demonstrate a significant improvement in the performance and generalizing ability of the proposed method compared to traditional symbolic regression. The findings highlight the prospects of the new method in the context of robot motion control and provide a fruitful basis for its further development and integration into real robotic systems.