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Interactive Symbolic Regression through Offline Reinforcement Learning: A Co-Design Framework
原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种符号Q网络（Sym-Q）框架，利用离线强化学习解决符号回归中整合专家知识和交互困难的问题。实验结果表明，Sym-Q在标准测试中优于现有方法，并在真实案例中通过互动设计机制提升了性能。
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关键要点
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本研究提出了一种符号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困难的问题。
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Sym-Q框架利用离线强化学习，实现了高效的训练和推理。
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该框架允许领域专家在方程发现过程中进行动态交互。
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实验结果显示，Sym-Q在标准基准测试中优于现有方法。
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在真实案例中，Sym-Q通过互动共同设计机制进一步提升了性能。
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