精选理由
论文把PAC学习理论用到符号回归上，证明了组合函数树的样本复杂度不会随深度爆炸，还给了可跑的代码。
论文证明组合函数树的Rademacher复杂度不随符号结构数量指数增长，而是受深度d和基算子Lipschitz常数控制。具体界为ℜ_n(ℋ_comp^d) ≤ (Kb√2L)^{d-1}ℜ_n(ℋ_comp^1)，其中K为算子库大小、b为元数。当K,b=O(1)时，高概率风险界为O(L^d/√n)。实验在合成物理类目标上验证了理论预测。
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论文证明组合函数树的Rademacher复杂度不随符号结构数量指数增长，而是受深度d和基算子Lipschitz常数控制。具体界为ℜ_n(ℋ_comp^d) ≤ (Kb√2L)^{d-1}ℜ_n(ℋ_comp^1)，其中K为算子库大小、b为元数。当K,b=O(1)时，高概率风险界为O(L^d/√n)。实验在合成物理类目标上验证了理论预测。
Scientific discovery via symbolic regression is often viewed as statistically and computationally intractable because the hypothesis space of expressions grows combinatorially with depth. This paper revisits the statisti…