Boolformer：基于 Transformers 的逻辑函数符号回归

我们介绍 Boolformer，一种经训练用于执行布尔函数端到端符号回归的基于 Transformer 的模型。首先，我们展示给定完整真值表时，它能为训练期间未见的复杂函数预测紧凑公式。随后，我们证明即便在观测不完整或含噪情况下，Boolformer 仍能找到良好的近似表达式。我们在一组广泛的真实世界二分类数据集上评估 Boolformer，展示其作为经典机器学习方法可解释替代方案的潜力。最后，我们将其应用于广泛存在的基因调控网络动力学建模任务，并通过基准测试表明 Boolformer 与最先进的遗传算法具有竞争力，且速度提升数个数量级。我们的代码与模型已公开可用。