。 作者： 、 和 由 、Arnab Bhattacharjee 和。 自主学习小组，智能系统。 目录 介绍 该存储库包含 ICML 2018 论文介绍的 EQL-Div 架构的 TensorFlow 实现。 这项工作提出了一种用于符号回归的神经网络架构。 还有一个Theano 实现，请参阅 martius-lab/EQL 。 用法 准备数据 要么通过调用提供一个python函数来“学习” python3 data_utils.py "{'file_name': 'F1data', 'fn_to_learn': 'F1', 'train_val_examples': 10000, 'test_examples': 5000}" 或使用您自己保存在训练/评估数据文件中的 numpy 数组。 训练个体模型 数据固定后，训练模型 python3 train.py '{"tra

eql dell 模拟器 可以模拟与真实环境一样子的操作。