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Symbolic Regression via MDLformer-Guided Search: From Minimizing Prediction Error to Minimizing Description Length
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内容提要
本研究提出了一种新的符号回归方法SR4MDL，通过基于最小描述长度的搜索目标，解决了预测误差下降不规律的问题。该方法在测试中成功恢复约50个公式，超越了现有最先进的方法。
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关键要点
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本研究提出了一种新的符号回归方法SR4MDL，基于最小描述长度的搜索目标。
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该方法解决了预测误差下降不规律的问题，使得搜索过程随着接近正确公式而单调递减。
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通过设计神经网络MDLformer，SR4MDL在测试中成功恢复了约50个公式。
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SR4MDL的表现超越了现有最先进的方法，提升了43.92%。
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