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Nguyen benchmark suite

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  1. RESEARCH · CL_231604 ·

    新的神经符号回归框架结合了深度学习与稀疏建模

    研究人员开发了一个新的神经符号回归(NSR)框架,该框架结合了神经网络和稀疏建模技术,以从数据中发现简洁的数学表达式。该方法首先使用神经网络在非线性特征空间中学习鲁棒的函数逼近,然后使用LASSO提取稀疏、可解释的方程。在Nguyen基准套件上的实验表明,NSR在均方根误差、噪声鲁棒性和泛化能力方面优于遗传编程和SINDy等传统方法。