Публикации по теме evolutionary-algorithms

Публикации по теме 'evolutionary-algorithms'

Генетические алгоритмы с Python Часть I: Введение

Простое концептуальное введение в генетические алгоритмы. Первые пионеры информатики интересовались биологией и психологией так же сильно, как и электроникой, и они смотрели на естественные системы как на направляющие метафоры, помогающие реализовать свои замыслы. Благодаря их усилиям возникли три стратегии решения проблем, вдохновленные биологией. Первый перерос в область нейронных сетей, второй - в машинное обучение, а третий - в то, что сейчас называется «эволюционными вычислениями»,..

Исследование стратегий эволюции

В марте 2017 года OpenAI выпустила статью [1] и запись в блоге [2], показывающую, что Evolution Strategies (ES) является масштабируемой альтернативой обучению с подкреплением . Используя вычислительный кластер из 80 машин и 1440 ядер ЦП, их реализация смогла обучить гуманоида 3D MuJoCo всего за 10 минут [2]. Кроме того, используя 720 ядер, они получили производительность, сравнимую с A3C на Atari, при сокращении времени обучения с 1 дня до 1 часа [2]. В этом посте подробно..

Раздел 7) Дифференциальная эволюция - автоматизированное машинное обучение

Курс эволюционных вычислений Раздел 7) Дифференциальная эволюция - автоматизированное машинное обучение Применение концепций дифференциальной эволюции в развитии архитектуры глубокой сверточной нейронной сети на наборе данных CIFAR-10 Здравствуйте и добро пожаловать обратно на этот полный курс по эволюционным вычислениям! В этом посте мы начнем и закончим седьмой блок курса «Дифференциальная эволюция». В предыдущем посте мы применили алгоритм эволюционных стратегий для поиска фронта..

Введение в генетические алгоритмы - включая пример кода

Генетический алгоритм - это эвристика поиска, основанная на теории естественной эволюции Чарльза Дарвина. Этот алгоритм отражает процесс естественного отбора, при котором наиболее приспособленные особи отбираются для воспроизводства, чтобы произвести потомство следующего поколения. Понятие естественного отбора Процесс естественного отбора начинается с отбора наиболее приспособленных особей из популяции. Они производят потомство, которое наследует характеристики родителей и будет..

Эволюционные модели обучения с OpenAI

Эволюционные модели обучения — отличное введение в машинное обучение, потому что они просты для понимания концептуально и удивительно просты в реализации. В этом посте я создам эволюционную модель обучения для использования в OpenAI . Самое замечательное в OpenAI — это простой API и большое количество сред для экспериментов. Таким образом, любой бот, созданный нами в одной среде, может (теоретически) использоваться в любой другой среде. Это может работать не очень хорошо, но при..

Руководство для начинающих по методам выбора функций с использованием Python:

Наборы данных могут быть разного размера, иногда очень маленькими, а иногда очень большими. В случае больших наборов данных с несколькими функциями обучение наших алгоритмов машинного обучения становится очень сложным и требует много времени. Иногда это также может привести к переобучению или неполному подгонке. Чтобы преодолеть эти проблемы, мы используем выбор функций. Часто в наборах данных большой размерности (имеющих несколько функций) есть некоторые нерелевантные функции, которые..

Блок 3) Генетические алгоритмы (Часть 2) Расширенные темы

Курс эволюционных вычислений Блок 3) Генетические алгоритмы (Часть 2) Расширенные темы Расширенные темы генетических алгоритмов - параметры управления, селективное спаривание и варианты GA Здравствуйте и добро пожаловать обратно на этот полный курс по эволюционным вычислениям! В этом посте мы рассмотрим блок 3 (часть 2) курса «Генетические алгоритмы - продвинутые темы». В предыдущем посте мы реализовали простой, но мощный генетический алгоритм для ряда задач оптимизации. Если вы еще..