DeepSymNet ディープ シンボリック ネットワーク データ セット

このデータセットは、シンボリック回帰用のシンボリック ネットワークです。

これは、中国科学院半導体研究所の研究者によって提案された、シンボリック表現を表す DeepSymNet と呼ばれる新しいシンボリック ネットワークであり、DeepSymNet の全体的なフレームワークを示しています。最初の層はデータ、中間層は隠れ層、最後の層は出力層です。

隠れ層ノードは、+、-、×、÷、sin、cos、exp、log、id などの演算記号で構成されます。id 演算子は EQL の id 演算子と同じです。

各隠れ層の id 演算子の数は前の層のノードの数と等しくなりますが、他の演算子は各隠れ層に 1 回だけ現れます。オペレータIDは前層のノードと1対1に対応しており、その機能により各層は前層の情報を全て利用することができる。他の演算子は通常の演算子であり、前の層に完全に接続されています。

id 演算子と前の層との接続は固定されており、通常の演算子は前の層との接続がないか、1 つまたは 2 つの接続があります。これは、このネットワークではサブネットワークがシンボリック式を表すことを意味します。式が占める隠れ層が多いほど、その複雑さは高くなります。そのため、隠れ層の数は式の複雑さの大まかな尺度として使用できます。

ただし、入力層には特別なノード「const」があり、シンボリック式で定数係数を表すために使用されることに注意してください。 「const」ノードに接続されたエッジのみが重み (定数係数) を持ち、シンボリック式に十分な定数係数が出現するのを防ぎます。

全体として、DeepSymNet は、あらゆる式を表現できる完全なネットワークです。SR のソリューションは、DeepSymNet 内のサブネットワークを検索するプロセスです。

AI4S のケース: https://hyper.ai/news/29243