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新的GPU求解器加速符号回归常数优化
研究人员开发了一种新颖的GPU常驻求解器,用于通过基于树的遗传编程优化符号回归中的常数。这种批量Levenberg-Marquardt求解器能够以每次迭代最少的CUDA启动次数,高效地处理异构表达式树种群。它利用反向模式自动微分来组装雅可比矩阵,并采用双精度保护来确保常数质量,在NVIDIA A100硬件上实现了高吞吐量,并优于现有方法。
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新方法推动符号回归用于数据分析
研究人员开发了两种新的符号回归方法,这是一种用于查找拟合数据的数学表达式的技术。一种方法,潜在方程嵌入(LEE),在潜在空间中使用迭代细化来提高准确性并降低表达式复杂度,在基准测试中优于现有方法。另一种方法,多样化残差符号回归(DRSR),侧重于生成多个不同的表达式来解释不同的残差模式,有助于选择与领域知识一致并有效处理异常值的模型。