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通过MDLformer引导搜索的符号回归：从最小化预测误差到最小化描述长度
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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
本研究提出了一种基于最小描述长度的新搜索目标，解决了符号回归中预测误差不规律的问题。通过MDLformer神经网络，SR4MDL方法成功恢复了约50个公式，超越了当前最先进的方法，达到了43.92%的性能提升。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于最小描述长度的新搜索目标。
- 该目标解决了符号回归中预测误差不规律的问题。
- 随着搜索接近正确公式，预测误差单调递减。
- 设计了MDLformer神经网络以实现该目标。
- SR4MDL方法成功恢复了约50个公式。
- SR4MDL方法超越了当前最先进的方法，性能提升达43.92%。
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