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AI Feynman 2.0:利用图模块性的帕累托最优符号回归(CS LG)

本文提出了一种改进的符号回归方法,该方法旨在将数据拟合到Pareto最优公式,即在给定复杂度下具有最佳精度。它改进了以往的最新技术,对噪声和不良数据的鲁棒性提高几个数量级,并发现了许多公式阻碍了以前的方法。本文开发了一种从神经网络拟合的梯度性质中发现广义对称性(公式计算图中的任意模块性)的方法。本文通过使用规范化流程将符号回归方法推广到只有样本的概率分布,并使用统计假设检验来加快鲁棒暴力搜索。

原文题目:AI Feynman 2.0: Pareto-optimal symbolic regression exploiting graph modularity

原文: We present an improved method for symbolic regression that seeks to fit data to formulas that are Pareto-optimal, in the sense of having the best accuracy for a given complexity. It improves on the previous state-of-the-art by typically being orders of magnitude more robust toward noise and bad data, and also by discovering many formulas that stumped previous methods. We develop a method for discovering generalized symmetries (arbitrary modularity in the computational graph of a formula) from gradient properties of a neural network fit. We use normalizing flows to generalize our symbolic regression method to probability distributions from which we only have samples, and employ statistical hypothesis testing to accelerate robust brute-force search.

原文作者:Silviu-Marian Udrescu, Andrew Tan, Jiahai Feng, Orisvaldo Neto, Tailin Wu, Max Tegmark

原文地址:https://arxiv.org/abs/2006.10782

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