符号回归的指令集与语言
计算与语言
2026-03-24 v1 人工智能
编程语言
摘要
符号回归（Symbolic Regression, SR）中的一个根本但鲜有人 addressed 的障碍是结构冗余：每个表达式有向图（DAG）都存在多种不同的节点编号方案，所有这些方案都编码相同的表达式，每个都占据搜索空间中的独立点，却在适度评估中消耗资源而不增加多样性。我们提出了 IsalSR（Instruction Set and Language for Symbolic Regression），这是一个用于符号回归的表示框架，将表达式 DAG 编码为基于紧凑两层字母表的字符串，并计算被修剪的规范字符串——一种完整标记的 DAG 同构不变量，将所有等效表示压缩到单个规范形式中。
引用
@article{arxiv.2603.21836,
title = {Instruction Set and Language for Symbolic Regression},
author = {Ezequiel Lopez-Rubio and Mario Pascual-Gonzalez},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.21836},
year = {2026}
}