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标签:迭代精炼×
6月16日
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AITOP6月16日 20:46
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6月11日
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AITOP6月11日 15:28
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5月27日
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10:53arXiv cs.LG@Xieting Chu, Sriram Vishwanath, Vijay Ganesh
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符号回归旨在从观测数据中寻找闭合形式的数学表达式。现有神经方法通过单次编码直接映射表达式,但存在“摊销差距”。本文提出潜在方程嵌入框架,通过迭代摊销推理来缩小这一差距。LEE学习一个共享潜在空间,包含编码器、表达式解码器和评估解码器,后者将潜在空间与函数行为显式关联。推理时,LEE通过重新编码解码出的表达式与观测数据,逐步改进潜在估计,并融合连续梯度下降与离散重新编码。在SRBench上,LEE生成的表达式比最强基线简单2-10倍,复杂度仅为8-11,同时保持高精度。
论文符号回归潜在空间迭代精炼可解释建模LEE

推荐理由:符号回归领域终于有了能同时兼顾精度和简洁性的方法,做科学发现和可解释建模的团队可以直接用LEE替代传统遗传编程,结果更干净。
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