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" 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" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sy/symbolic_deep_learning