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实时 11:05:16

新的 GP-GOMEA 方法优化表达式结构和常数

研究人员开发了一种新的符号回归方法,使用遗传编程(一种构建适合数据的符号表达式的方法)。他们的新颖技术同时优化了表达式的结构及其包含的实值常数。这种集成方法将 GOMEA 的实值变体与 GP-GOMEA 相结合,与在 GP-GOMEA 中处理常数的其他方法相比,表现出更优越的性能。 AI

影响 引入了一种更准确的符号回归方法,有可能提高 AI 从数据中推导数学模型的能力。

排序理由 该集群包含一篇详细介绍符号回归新算法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.NE (Neural & Evolutionary) TIER_1 English(EN) · Peter A. N. Bosman ·

    GP-GOMEA 用于符号回归的常数和表达式结构的同时基于模型的演化

    Genetic programming (GP) approaches are among the state-of-the-art for symbolic regression, the task of constructing symbolic expressions that fit well with data. To find highly accurate symbolic expressions, both the expression structure and any contained real-valued constants, …