开源项目使用教程:Discovering Symbolic Models from Deep Learning with Inductive Biases
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。
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考