Yoshua Bengio

Bayesian Symbolic Regression with Entropic Reinforcement Learning

基于熵强化学习的贝叶斯符号回归

Oussama Boussif, Mohammed Mahfoud, Younesse Kaddar, Moksh Jain, Sida Li, Damiano Fornasiere, Xiaoyin Chen, Yoshua Bengio, Esmeralda S. Whitammer

AI总结 本研究提出ERRLESS方法，将最大熵强化学习与贝叶斯视角结合用于符号回归，在Feynman基准上表现具有竞争力，生成的表达式简短可解释，且后验预测均值的R²优于SMC基线。

Comments UAI 2026. Code available at https://github.com/jaggbow/ERRLESS