中科院半导体所论文再登 TNNLS 顶刊，贡献探索数学表达式的新视角
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内容提要
中国科学院半导体研究所的研究人员提出了DeepSymNet符号网络，用于表示符号表达式。DeepSymNet使用更短的标签，减少搜索空间，提高算法鲁棒性。实验结果显示，DeepSymNet在符号表达式误差、复杂度和运行速度方面优于其他算法。这项研究为人工智能解决数学问题提供了新思路。
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关键要点
- 求解数学表达式是机器学习领域的重要研究课题，符号回归是一种从数据中寻找精确数学表达式的方法。
- 符号回归能够揭示观测数据的潜在数学表达式，具有解释和概括能力，广泛应用于物理学和天文学等领域。
- 符号回归的难点在于获得最佳组合是一个NP-hard问题，组合空间随着表达式长度呈指数增长，求解过程耗时。
- 中国科学院半导体研究所提出DeepSymNet符号网络，将表达式结构求解视为分类问题，通过监督学习解决。
- DeepSymNet使用更短的标签，减少搜索空间，提高算法鲁棒性，相比其他算法表现更优。
- 现有符号回归方法主要分为基于搜索和基于监督学习的方案，各自存在速度慢和训练样本不平衡等缺点。
- DeepSymNet的整体框架包括输入层、隐藏层和输出层，隐藏层节点由运算符号组成，能够有效表示符号表达式。
- 实验结果显示，DeepSymNet在符号表达式误差、复杂度和运行速度方面优于对比算法，证实了其有效性。
- 研究团队通过样本平衡和合并等效标签增强算法鲁棒性，提高了模型求解最优解的准确率。
- DeepSymNet的研究为人工智能解决数学问题提供了新思路，未来有望在实际问题中发挥重要作用。
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