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Somjit Roy
Somjit Roy
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新的变分推断框架扩展了切线近似在复杂模型中的应用
研究人员引入了一个新的变分推断框架，该框架将切线近似的效用扩展到更广泛的概率模型，特别是那些具有强超高斯似然的模型。这种新颖的方法利用凸对偶来创建对数似然的切线下界，从而在原本难以处理的情况下与高斯先验共轭。该框架提供了算法收敛保证和接近 minimax 最优的变分风险界限，在模拟和真实世界数据上均表现出优于现有方法的性能。
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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。
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新的概率框架VaSST使用软符号树增强了符号回归
研究人员推出了一种新颖的符号回归概率框架VaSST，旨在解决当前AI驱动的科学发现方法的局限性。VaSST采用软符号树，这是表达式树的一种连续近似，它允许进行高效的基于梯度的优化，而不是启发式搜索。这种方法通过在潜在的符号结构上引入后验分布，实现了原则性的不确定性量化，从而促进了模型选择。该框架在模拟数据和Feynman符号回归数据库的结构恢复和预测准确性方面表现出强大的性能。