Odkrivanje enačb za celoštevilska zaporedja z verjetnostnimi gramatikamiGec, Boštjan (Avtor) Todorovski, Ljupčo (Mentor) odkrivanje enačbsimbolna regresijastrojno učenjeverjetnostne kontekstno-neodvisne gramatikevečtipski procesi razvejanjaAlgoritmi za odkrivanje enačb, ki uporabljajo verjetnostne gramatike, delujejo tako, da najprej vzorčijo strukture izrazov iz gramatike in nato na podlagi teh poiščejo enačbe, ki se najbolj prilegajo vhodnim podatkom. Strukture izrazov vzorčijo na podlagi verjetnosti, ki jih določa verjetnostna gramatika. Problem, ki ga srečamo pri tem je, da želimo tvoriti samo končne strukture in želimo imeti ustrezno verjetnostno porazdelitev na množici vseh možnih končnih struktur izrazov, ki jih tvori gramatika. Na srečo lahko v ta namen na verjetnostne gramatike gledamo kot na večtipske procese razvejanja. Za te obstaja izrek, ki pod določenimi pogoji pove, kdaj lahko ustrezno porazdelitev definiramo in kdaj ne. Poleg tega v magistrskem delu razvijem empirično okolje, ki omogoča uporabo omenjenih algoritmov za odkrivanje enačb v celoštevilskih zaporedjih iz Spletne enciklopedije celoštevilskih zaporedij (OEIS). Uporabo okolja ilustriram na odkrivanju enačb za štirinajst izbranih zaporedij iz OEIS.20212021-10-01 08:15:11Magistrsko delo/naloga131669sl