Jun, 2023

控制变量的神经符号回归

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TL;DR提出了一种基于控制变量的神经符号回归方法 SRCV，它将多变量符合回归分解为一组单变量 SR 问题，再逐步将它们从下往上组合，可显著提高多变量符号回归的准确性和可扩展性，并可以大幅减少符号回归的搜索空间。
发现论文，激发创造
  • 多视角符号回归

    多视图符号回归（MvSR）方法考虑多个同时存在的数据集，以模拟实验环境并输出一个通用参数解，可以准确拟合所有数据集，能够恢复已知表达式并找到有前景的替代方案，从而使符号回归方法在广泛的实验场景下可用。

    Feb, 2024

  • 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

  • 可控神经符号回归

    本篇论文提出一种名为 NSRwH 的神经符号回归方法，能够结合用户给定的领域知识，实现精确预测表达式的结构，并在实验中表现出良好的准确性。

    Apr, 2023

  • 垂直符号回归

    通过垂直发现和学习符号回归，实现了自动化科学发现的目标，从而加速了学习含有多个自变量的符号表达式。

    Dec, 2023

  • 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

  • 符号表达式转换器：一种用于符号回归的计算机视觉方法

    本研究提出了一种通过计算机视觉构建符号表达式变换器来解决基于样本的符号回归模型的通用性和效率受限的问题，并在一个不重复数据集上进行了测试。

    May, 2022

  • 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

  • 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

  • 控制变量遗传编程的符号回归

    Control Variable Genetic Programming 利用控制变量实验快速进行符号回归，比起多个独立变量的简单表达，其优于其他基线算法。

    May, 2023

  • 竞速控制变量遗传编程用于符号回归

    Symbolic regression is improved by Racing Control Variable Genetic Programming (Racing-CVGP), which carries out multiple experiment schedules simultaneously and outperforms other regressors.

    Sep, 2023