تُعد مجموعة البيانات هذه شبكة رمزية للانحدار الرمزي.

هذه شبكة رمزية جديدة تسمى DeepSymNet اقترحها باحثون من معهد أشباه الموصلات التابع للأكاديمية الصينية للعلوم، لتمثيل التعبيرات الرمزية. كما قاموا أيضًا بإظهار الإطار العام لـ DeepSymNet.الطبقة الأولى هي البيانات، والطبقة الوسطى هي الطبقة المخفية، والطبقة الأخيرة هي طبقة الإخراج.

تتكون عقد الطبقة المخفية من رموز العمليات، بما في ذلك +، -، ×، ÷، sin، cos، exp، log، id، وما إلى ذلك، حيث يكون عامل id هو نفسه عامل id في EQL.

عدد مشغلي الهوية في كل طبقة مخفية يساوي عدد العقد في الطبقة السابقة، في حين تظهر المشغلات الأخرى مرة واحدة فقط في كل طبقة مخفية. يتوافق معرف المشغل واحدًا لواحد مع عقدة الطبقة السابقة، مما يتيح لكل طبقة الاستفادة من كافة المعلومات الموجودة في الطبقة السابقة. أما المشغلون الآخرون فهم مشغلون عاديون ومتصلون بشكل كامل بالطبقة السابقة.

إن الاتصال بين عامل المعرف والطبقة السابقة ثابت، وليس لدى العامل العادي أي اتصال بالطبقة السابقة، أو اتصال واحد أو اتصالين، مما يعني أنه في هذه الشبكة تمثل شبكة فرعية واحدة تعبيرًا رمزيًا واحدًا. كلما زاد عدد الطبقات المخفية التي تشغلها التعبيرات، زادت تعقيدات التعبير. لذلك، يمكن استخدام عدد الطبقات المخفية لقياس مدى تعقيد التعبير بشكل تقريبي.

ولكن يرجى ملاحظة أن طبقة الإدخال تحتوي على عقدة خاصة "const" والتي تستخدم لتمثيل المعاملات الثابتة في التعبيرات الرمزية. تحتوي الحواف المتصلة بالعقد "الثابتة" فقط على أوزان (معاملات ثابتة) لمنع ظهور عدد كافٍ من المعاملات الثابتة في التعبيرات الرمزية.

في المجمل،DeepSymNet هي شبكة كاملة يمكنها تمثيل أي تعبير. حل SR هي عملية البحث عن الشبكات الفرعية في DeepSymNet.

حالة AI4S: https://hyper.ai/news/29243