开源项目使用教程:Discovering Symbolic Models from Deep Learning with Inductive Biases

开源项目使用教程:Discovering Symbolic Models from Deep Learning with Inductive Biases

symbolic_deep_learning Code for "Discovering Symbolic Models from Deep Learning with Inductive Biases" symbolic_deep_learning 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sy/symbolic_deep_learning

1. 项目介绍

本项目是基于深度学习中的归纳偏置,发现符号模型的开源项目。它旨在通过深度学习技术,从数据中自动学习并生成符号表达式,从而揭示数据背后的物理规律。项目的核心代码和算法由Miles Cranmer等人开发,并已在多个科学领域得到应用。

2. 项目快速启动

以下是快速启动项目的步骤:

首先,确保您已安装以下依赖:

  • Python
  • PyTorch
  • PyTorch Geometric
  • NumPy
  • PySR(一种符号回归工具,作为Eureqa的替代)
  • JAX(用于简单N体模拟)
  • Matplotlib

然后,克隆项目仓库并安装依赖:

git clone https://github.com/MilesCranmer/symbolic_deep_learning.git
cd symbolic_deep_learning
pip install -r requirements.txt

接下来,可以通过以下命令运行示例模型:

python demo.py

此命令将启动一个示例模型的训练过程,详细信息可在demo.py文件中查看。

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

本项目已被应用于从模拟数据中学习物理规律,例如在N体问题中学习引力定律。通过对模拟数据进行训练,模型能够生成描述物体运动的符号表达式。

最佳实践

  • 数据准备:使用simulate.py生成训练数据,确保数据质量符合模型训练要求。
  • 模型选择:根据项目需求,在models.py中选择合适的模型结构。
  • 训练过程:监控训练过程中的损失函数变化,以及模型生成符号表达式的准确性。
  • 结果验证:通过对比模型生成的符号表达式与实际物理定律,验证模型的准确性。

4. 典型生态项目

本项目可以作为科学研究中符号发现的一个工具,与以下类型的项目形成生态:

  • 物理学模拟项目,如天体物理学中的N体模拟。
  • 数据驱动的科学发现工具,如自动化科学实验设计。
  • 机器学习平台,集成本项目提供的符号发现功能,增强模型的解释能力。

通过以上教程,您应该能够开始使用本项目,并在您的科学研究中实现符号模型的自动发现。

symbolic_deep_learning Code for "Discovering Symbolic Models from Deep Learning with Inductive Biases" symbolic_deep_learning 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sy/symbolic_deep_learning

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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