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实体 LLM-based Symbolic Regression

LLM-based Symbolic Regression

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  1. RESEARCH · CL_16018 ·

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    研究人员开发了新的符号回归方法,这是一种用于从数据中发现数学表达式的技术。一种方法是程序化上下文增强(Programmatic Context Augmentation),它通过允许基于代码与数据集的交互来提取超越简单评估指标的更丰富信号,从而增强了基于LLM的进化搜索。另一种方法是深度变分推理符号回归(DVISR),它通过引入变分贝叶斯原理来推断候选表达式及其常数的后验分布,从而量化不确定性,扩展了深度符号回归。第三篇论文提出了一种…