Core Concepts
수학적 공식은 수천 년 동안 자연 법칙을 탐구한 인간의 지혜의 결정체입니다. 이 논문에서는 Symbolic Regression 문제를 순수한 다중 모달 문제로 해결하고 있습니다.
Stats
Symbolic Regression은 GP와 강화 학습 알고리즘을 사용하여 처음에는 조합 최적화 문제로 제안되었습니다.
MMSR은 Symbolic Regression 문제를 순수한 다중 모달 문제로 해결하고 있습니다.
Contrastive learning은 모달 정렬을 위해 도입되었으며, 데이터와 표현의 특징을 일치시키기 위해 사용됩니다.
Quotes
"수학적 공식은 자연 법칙을 설명하는 데 사용되며, Symbolic Regression은 이를 간결한 수학적 공식으로 표현하는 것을 목표로 합니다."
"MMSR은 Symbolic Regression 문제를 순수한 다중 모달 문제로 해결하고 있습니다."