利用嵌套神经网络推广 SINDy 方法
原文约500字，阅读约需2分钟。发表于：。Symbolic Regression（记号回归）是一个广泛研究的领域，旨在通过数据推断出记号表达式。本研究介绍了一种增强方法，名为 Nested SINDy，旨在通过引入嵌套结构来增加 SINDy 方法的表达能力。Nested SINDy 通过在核心 SINDy 层之前和之后引入附加层，能够对更广泛的系统进行符号表示。我们的研究结果突出了 Nested SINDy 在符号回归方面的潜力，超越传统的 SINDy 方法在表达能力上。然而，我们也注意到了 Nested SINDy 在优化过程中的挑战，并建议未来的研究方向，包括设计更稳健的优化方法论。本研究证明 Nested SINDy 能够有效地从数据中发现动态系统的符号表示，为通过数据驱动方法理解复杂系统提供了新机遇。
符号回归是一个广泛研究的领域，旨在从数据中推断出符号表达式。本研究介绍了一种名为Nested SINDy的增强方法，通过引入嵌套结构来增加SINDy方法的表达能力。结果突出了Nested SINDy在符号回归中的潜力，超越了传统的SINDy方法。然而，优化过程中存在挑战，并提出了未来的研究方向。该研究证明了Nested SINDy有效地发现了动态系统的符号表示，为通过数据驱动方法理解复杂系统提供了新的机会。
