論文の概要: KAN-SR: A Kolmogorov-Arnold Network Guided Symbolic Regression Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.10089v1
• Date: Fri, 12 Sep 2025 09:31:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-15 16:03:08.03325
• Title: KAN-SR: A Kolmogorov-Arnold Network Guided Symbolic Regression Framework
• Title（参考訳）: Kan-SR: Kolmogorov-Arnoldネットワークガイド付きシンボリック回帰フレームワーク
• Authors: Marco Andrea Bühler, Gonzalo Guillén-Gosálbez,
• Abstract要約: 我々はコルモゴロフ・アーノルドネットワーク(KAN)上に構築された新しいシンボリック回帰フレームワークであるkan-SRを導入する。 シンボリック回帰は、与えられたデータセットに最もよく適合し、遺伝的プログラミングアプローチでよく解決される数学的方程式を探索する。 本研究では, 深層学習技術, より具体的なKANを用いて, 翻訳対称性や分離性などの簡易化戦略と組み合わせることで, 地層構造方程式を復元可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce a novel symbolic regression framework, namely KAN-SR, built on Kolmogorov Arnold Networks (KANs) which follows a divide-and-conquer approach. Symbolic regression searches for mathematical equations that best fit a given dataset and is commonly solved with genetic programming approaches. We show that by using deep learning techniques, more specific KANs, and combining them with simplification strategies such as translational symmetries and separabilities, we are able to recover ground-truth equations of the Feynman Symbolic Regression for Scientific Discovery (SRSD) dataset. Additionally, we show that by combining the proposed framework with neural controlled differential equations, we are able to model the dynamics of an in-silico bioprocess system precisely, opening the door for the dynamic modeling of other engineering systems.
• Abstract（参考訳）: 我々はKan-SRという,Kolmogorov Arnold Networks (KANs) 上に構築された新しいシンボリック回帰フレームワークを紹介した。 シンボリック回帰は、与えられたデータセットに最もよく適合し、遺伝的プログラミングアプローチでよく解決される数学的方程式を探索する。 本研究では, 深層学習技術, より具体的なkanを用いて, 翻訳対称性や分離性などの簡易化戦略と組み合わせることで, 科学発見のためのFeynman Symbolic Regression(SRSD)データセットの基底構造方程式を復元可能であることを示す。 さらに,提案手法をニューラルネットワーク微分方程式と組み合わせることで,シリコン内バイオプロセスシステムの力学を正確にモデル化し,他の工学系の動的モデリングの扉を開くことができることを示す。

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