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English(EN) MorphingNet: Symbolic Regression Where the Network Is the Formula

新方法通过动态网络和形式化数据集推进符号回归

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

研究人员推出了一种新颖的符号回归方法 MorphingNet，在这种方法中，网络本身学习方程的函数形式。与依赖固定算子库的传统方法不同，MorphingNet 持续调整其单元的功能，将符号回归视为一个单一的优化问题。该方法在 SRBench 等基准测试中展现了最先进的准确性，并且比现有的搜索技术快得多。此外，还开发了一个新的单变量规范骨架形式化数据集，以解决神经符号回归现有数据集中存在的结构冗余和覆盖不全问题。 AI

影响 为符号回归和从数据中进行科学发现引入了新范例，有可能改进模型训练和函数覆盖。

排序理由 两篇 arXiv 论文介绍了符号回归的新颖方法和数据集。

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报道来源 [2]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Jincheng Gao, Jiahe Yi, Shuo Sun ·

    MorphingNet：网络即公式的符号回归

    arXiv:2610.19942v1 Announce Type: new Abstract: We introduce MorphingNet, a network for symbolic regression (SR) whose units change their function continuously. Instead of searching over expressions built from a fixed operator library, MorphingNet trains the form of each function…

  2. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Giorgio Morales, Anik\'o Ek\'art ·

    详尽的规范骨架生成：用于可分解符号回归的正式数据集

    arXiv:2610.20108v1 Announce Type: new Abstract: Neural symbolic regression (SR) models require diverse datasets of mathematical expressions for robust training. However, existing datasets rely predominantly on stochastic sampling methods, which suffer from high structural redunda…

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