DeepSymNet 딥 심볼 네트워크 데이터 세트

이 데이터 세트는 상징적 회귀를 위한 상징적 네트워크입니다.

이는 중국과학원 반도체 연구소의 연구자들이 상징적 표현을 표현하기 위해 제안한 DeepSymNet이라는 새로운 상징적 네트워크입니다. 그들은 또한 DeepSymNet의 전반적인 프레임워크를 시연했습니다.첫 번째 층은 데이터이고, 중간 층은 은닉층이며, 마지막 층은 출력층입니다.

은닉층 노드는 +, -, ×, ÷, sin, cos, exp, log, id 등의 연산 기호로 구성되며, 여기서 id 연산자는 EQL의 id 연산자와 동일합니다.

각 은닉층의 ID 연산자의 수는 이전 층의 노드 수와 같지만, 다른 연산자는 각 은닉층에 한 번씩만 나타납니다. 연산자 ID는 이전 계층의 노드와 일대일로 대응되므로 각 계층은 이전 계층의 모든 정보를 활용할 수 있습니다. 나머지 연산자는 일반 연산자이며 이전 계층에 완전히 연결되어 있습니다.

id 연산자와 이전 계층 간의 연결은 고정되어 있으며, 일반 연산자는 이전 계층과 연결이 없거나 1~2개만 있습니다. 즉, 이 네트워크에서는 하나의 하위 네트워크가 하나의 기호 표현을 표현한다는 뜻입니다. 표현식이 차지하는 숨겨진 레이어가 많을수록 표현식의 복잡성이 높아집니다. 따라서 은닉층의 수를 사용하여 표현의 복잡도를 대략적으로 측정할 수 있습니다.

하지만 입력 계층에는 기호 표현식에서 상수 계수를 표현하는 데 사용되는 특수 노드 "const"가 있다는 점에 유의하세요. "const" 노드에 연결된 에지만 가중치(상수 계수)를 가지므로 기호 표현에서 충분한 상수 계수가 발생하는 것을 방지합니다.

결론적으로,DeepSymNet은 모든 표현을 표현할 수 있는 완전한 네트워크입니다. SR을 해결하는 것은 DeepSymNet에서 하위 네트워크를 검색하는 과정입니다.

AI4S 사례: https://hyper.ai/news/29243