FunctionEvolve

新方法利用大型语言模型和进化技术增强神经符号回归

研究人员正在开发新的神经符号回归方法，这是一种旨在从数据中发现显式科学定律的技术。EditSR采用了一个包含神经模型和基于编辑的校正器的两层框架，以提高效率和准确性，尤其是在处理复杂表达式时。FunctionEvolve采用了一个包含表达式树和大型语言模型的进化框架来指导符号回归的搜索，在基准任务上取得了高精度。可分解神经符号回归结合了Transformer模型、遗传算法和遗传编程，以生成与原始数学结构匹配的可解释多元表达式。