Active Stratified Sampling with Clustering-Based Type Systems for Predicting the Search Tree Size of Problems with Real-Valued Heuristics
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this paper we advance the line of research launched by Knuth which was later improved by Chen for predicting the size of the search tree expanded by heuristic search algorithms such as IDA*. Chen's Stratified Sampling (SS) uses a partition of the nodes in the search tree called type system to guide its sampling. Recent work has shown that SS using type systems based on integer-valued heuristic functions can be quite effective. However, type systems based on real-valued heuristic functions are often too large to be practical. We use the k-means clustering algorithm for creating effective type systems for domains with real-valued heuristics. Orthogonal to the type systems, another contribution of this paper is the introduction of an algorithm called Active SS. SS allocates the same number of samples for each type. Active SS is the application of the idea of active sampling to search trees. Active SS allocates more samples to the types with higher uncertainty. Our empirical results show that (i) SS using clustering-based type systems tends to produce better predictions than competing schemes that do not use a type system, and that (ii) Active SS can produce better predictions than the regular version of SS.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle