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通过离线强化学习进行互动符号回归：一种共同设计框架
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出符号Q网络（Sym-Q）框架，旨在解决符号回归中整合专家知识和交互的难题。通过离线强化学习，Sym-Q实现了高效的训练与推理，并允许专家动态参与方程发现，实验结果表明其性能优于现有方法。
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关键要点
- 本研究提出符号Q网络（Sym-Q）框架，旨在解决符号回归中整合专家知识和交互的难题。
- Sym-Q框架利用离线强化学习，实现了高效的训练和推理。
- 该框架允许领域专家在方程发现过程中进行动态交互。
- 实验结果表明，Sym-Q在标准基准测试中表现超越现有方法。
- 在真实案例中，通过互动共同设计机制进一步提升性能。
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