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Probabilistic Symbolic Regression

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  1. TOOL · CL_167134 ·

    新的概率符号回归框架增强了人工智能驱动的科学发现

    研究人员开发了一个新颖的概率符号回归框架，旨在增强人工智能驱动的科学发现。这种新方法将数学表达式表示为符号树的集成，利用正则化先验来管理表达式的复杂性，并利用基于奥卡姆之窗的后验来捕捉多个合理模型中的不确定性。该框架在学习基准科学方程时，已证明具有卓越的预测精度、最佳的符号复杂度和稳定的结构恢复能力，并已应用于材料发现中识别可解释的描述符。