分類から回帰へ：ショウジョウバエを用いた方程式の解法

果てしない回帰問題を、果てしない分類問題に帰着させる新しいアプローチを提案。果てしない果てしない入力空間における類似性に基づいて予測を行い、複雑なグローバルサロゲートモデルを回避する。

• ハエの感覚メカニズムに着想を得た、回帰タスクのための新しいアプローチを提案する。
• 複雑なグローバル代理モデルの代わりに、代表的なローカルパターンの有限ライブラリを用いて非線形入出力関係を学習する。
• クエリと保存されたパターンの類似性を測定し、それらの応答を重み付け再構成によって組み合わせることで予測を行う。
• 非線形力学系、データ駆動回帰、物理情報学習に適用可能であり、計算量とメモリ使用量を削減できる。
• オフライン・オンラインワークフローにより、オフライン段階でパターンを抽出し、オンライン予測では類似性評価と応答集約のみを必要とする。