MorphingNet：网络即公式的符号回归方法

Jincheng Gao 等人发表论文提出符号回归方法 MorphingNet，把函数形式作为参数训练，使符号回归变成单一连续优化问题。据论文，其网络单元采用无极点有理函数或复指数—对数函数，训练全程网络本身即可读作公式，无需固定算子库。 论文称，该方法训练为稠密线性代数、对 GPU 友好，在 SRBench 上取得 SOTA 精度，在较大规模数据上比最强的搜索类方法快最多两个数量级。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。