本文提出了一种名为LLC的通用神经符号回归工具,通过结合深度学习和预训练符号回归,高效准确地从复杂网络动态数据中学习可解释的动态方程,并在多种场景和真实数据集上取得了显著优于现有方法的成果,尤其是在处理高维、异构和混沌系统方面展现了其优越性,并揭示了一些反直觉的科学发现。 [LG]《Learning Interpretable Network Dynamics via Universal Neural Symbolic Regression》J Hu, J Cui, B Yang [Jilin University] (2024) 网页链接 #机器学习##人工智能##论文#