Apr, 2023

可微分遗传规划用于高维符号回归

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TL;DR本研究提出了一种名为 DGP 的可微分方法，用于高维符号回归，其包括新的数据结构、采样方法和多样化机制等。实验证明，该方法能够有效地优化生成树，取得了在高维回归基准测试中优于同行竞争者的性能，并且即使在不同噪声水平下，也能够实现最佳恢复率。
发现论文，激发创造
  • Taylor 遗传规划用于符号回归

    Taylor 遗传编程是一种利用 Taylor 多项式来提取符号方程特征的 SR 问题解决方法，实验证明 Taylor 遗传编程比其他九种基准方法更准确且更快。

    Apr, 2022

  • 贝叶斯符号回归

    本文提出了一种新的基于贝叶斯的符号回归 (SR) 方法，通过添加先验知识，控制复杂度，并利用马尔可夫链蒙特卡罗方法从后验分布中采样符号树，从而提高 SR 模型的可解释性和准确性。与遗传编程相比，该方法更节省计算机内存。

    Oct, 2019

  • 深度生成符号回归

    通过利用预训练的深度生成模型来捕捉方程的内在规律，本研究提出了深度生成符号回归（DGSR）框架，实现了具有更高恢复率和更高计算效率的符号回归解决方案。

    Dec, 2023

  • GFN-SR: 基于生成流网络的符号回归

    用深度学习提出的 GFN-SR 框架在符号回归中模拟表达树的构建，通过学习一个随机策略来顺序生成这些树，这种方法能够生成多样的最佳拟合表达式，在噪声数据环境下优于其他符号回归算法。

    Dec, 2023

  • 符号回归的函数分析方法

    在函数分析的新视角下，我们提出了一种名为傅里叶树生长（FTG）的新颖符号回归方法，以解决遗传编程在树状表示用于符号回归时的性能限制问题，并在经典一维基准问题上取得了显著的性能改进，同时揭示了遗传编程在符号回归问题上的局限，并为进一步推动符号回归和可解释机器学习相关领域的发展指明了方向。

    Feb, 2024

  • GSR: 通用符号回归方法

    介绍了一种名为 GSR 的基于遗传编程的符号回归方法，该方法通过基函数的加权和发现自变量与目标变量之间的关系，并获得了与强符号回归基准方法相当的实验性能，并引入了一种新的符号回归基准集 SymSet。

    May, 2022

  • 符号回归的最新算法与遗传规划的比较

    我们对新兴的符号回归系统进行测试，使用端到端的转换器模型与基于遗传编程的传统方法进行比较，结果表明传统的遗传编程方法仍然优于最近发表的两种符号回归方法。

    Jun, 2024

  • 神经引导基因编程种群种子的符号回归

    通过混合神经引导 / 遗传编程方法来优化符号回归问题，表明针对该混合优化方式的神经引导组件可用于改进生产规划初始种群，而分离神经引导和遗传编程组件的生成方式最优，增加了一组 22 个符号回归基准问题。

    Oct, 2021

  • 基于神经引导动态符号网络的数学表达式探索

    我们提出了 DySymNet，这是一个新颖的神经引导的动态符号网络，用于符号回归。通过对各种结构进行优化，我们能够更好地识别与数据更匹配的表达式，在低维和高维问题中都能取得卓越的性能。

    Sep, 2023

  • 空间应用中的符号回归：由多目标文化遗传算法推动的可微分笛卡尔遗传编程

    提出了一种利用可微分的 CGP 编码进行多目标进化搜索的 MEMETIC 算法，以学习回归方程中的数值常量，在火星探测器热功率估算和通过陀螺定年法确定恒星年龄两个应用中，该方法显示出与机器学习的黑盒回归模型或手动匹配方法同等或更高的性能。

    Jun, 2022