文件名称:
symbolic_deep_learning:“通过归纳偏置从深度学习中发现符号模型”的代码-源码
开发工具:
文件大小: 6mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-19
详细说明：该是中的正式实现。
Miles Cranmer，Alvaro Sanchez-Gonzalez，Peter Battaglia，徐瑞，Kyle Cranmer，David Spergel，Shirley Ho
查看我们的，，和。
要求
对于型号：
火炬
麻木
符号回归：
，我们的新型开源Eureqa替代产品
对于模拟：
（简单的N体模拟）
（暗物质数据；可选）
tqdm
matplotlib
训练
要从本文中训练一个示例模型，请尝试。
完整的模型定义在models.py中给出。数据是从simulate.py生成的。
结果
我们训练由以下方程式产生的模拟： 给我们时间序列：
我们记录了每种型号的性能： 并且还测量了每个模型的消息与力的线性组合之间的相关程度：
最后，我们进行了暗物质模拟训练，并从消息函数中提取了以下方程式：
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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