Предложения со словосочетанием «эволюционные алгоритмы»
Эволюционные алгоритмы, безусловно, интересны – по крайней мере, для нас – не потому, что нам интересен их неизбежный результат, но потому, что они неизбежно склонны производить то, что нам интересно.
Основная физическая интуиция как раз и берётся символьной регрессией, в основе которой эволюционный алгоритм.
Этот факт, который в случае эволюционных алгоритмов, действующих в природе, столь же истинен, как и в случае спортивных турниров с отсевом, иногда игнорируют те, кто рассуждает об эволюции.
Для начала можно сосредоточиться на группе эволюционных алгоритмов, рассмотрев повседневные алгоритмы, обладающие теми же важными особенностями.
Способность алгоритма приводить к чему-то интересному или ценному вовсе не сводится к тому, что, как можно доказать математически, алгоритм надёжно производит, и это особенно верно в отношении эволюционных алгоритмов.
Привет! Меня зовут Лампобот, я компьютерная программа, которая помогает делать
Карту слов. Я отлично
умею считать, но пока плохо понимаю, как устроен ваш мир. Помоги мне разобраться!
Спасибо! Я стал чуточку лучше понимать мир эмоций.
Вопрос: пригадать — это что-то нейтральное, положительное или отрицательное?
Нейтральное
Положительное
Отрицательное
Не знаю
Поэтому статья предлагает оставить снаружи эволюционный алгоритм, принципиально дающий новизну решений за пределами того, что уже видела нейронная сеть, но вставляем внутрь «умный мутационный оператор» на основе нейросети, который предлагает потенциально не смертельную мутацию.
Статья демонстрирует это на примере эволюционного алгоритма для генерации программного кода, порождаемого нейросетью ровно как это делают системы подсказок для кода программ: GitHub Copilot и Amazon CodeWhisperer.
Мы ещё детально ознакомимся с эволюционными алгоритмами и вообще эволюционным подходом во второй главе.
Например, в статье Evolution through Large Models, предлагается использовать внутри эволюционного алгоритма вместо случайных мутаций «умные», то есть «разработанные/вычисленные», а вместо человека-инженера, высказывающего догадки о полезных мутациях, использовать нейронную сетку большой языковой модели (модели языка и мира, выученной нейронной сеткой определённой архитектуры).
Дальше можно думать о том, чтобы запускать алгоритмы «умной мутации», то есть алгоритмы архитектурных решений для того, чтобы улучшать и эволюционные алгоритмы, и для того, чтобы улучшать мутационный оператор, и для того, чтобы улучшать моделирование мира для определения того, выживет ли индивид с фенотипом, определяемым мутацией в генотипе, в виртуальном мире, чтобы уменьшить время экспериментирования и ресурсы, требуемые для проверки выживаемости в физическом мире.
Возникающее поведение, такое как это, используется эволюционными алгоритмами и искусственным интеллектом.
Инженеры реализуют эволюционный алгоритм, но в этом алгоритме есть оптимизации, связанные с использованием интеллекта как общего мастерства решения самых разных проблем, которые не встречались раньше, подробней это раскрывается в курсе «Образование для образованных».
Во второй главе мы кратко рассмотрим три основополагающих современных метода построения искусственных интеллектуальных систем – символьные вычисления и логический вывод, искусственные нейронные сети и эволюционные алгоритмы.
С этим боремся так: уменьшаем объём моделирования (скажем, пытаемся вычислить только догадку о мутации, но не моделируем выживание), увеличиваем доступную компьютерную мощь, увеличиваем эффективность эволюционного алгоритма в целом (качество генерирования догадок, точность моделирования и т.д.).
Эволюционный алгоритм можно ускорить через моделирование, то есть реплицировать только важное, а потом фенотип (включая популяции!) заставлять в самых важных аспектах проживать свою жизнь, доказывая свою живучесть, в компьютере/виртуальном мире, достаточно большом мире, чтобы вмещать популяции и моделировать более-менее точно эффекты от взаимодействия популяций с окружающей их богатой средой, возможно содержащей и другие популяции.
Агентный подход интересен тем, что в его рамках можно использовать эволюционные алгоритмы, которые подбирают интеллектуальных агентов, исходя из степени их приспособленности к достижению цели.
Мы считаем, что системы с искусственным интеллектом, такие как эволюционные алгоритмы или глубокое обучение, имеют одну общую черту: все они более или менее по характеристикам напоминают «чёрный ящик».
И там же даётся ещё много разных других способов ускорить эволюцию (ибо много ещё мест, где «универсальный аппроксиматор/оптимизатор» типа нейронной сетки можно задействовать в эволюционном алгоритме).
Эволюционные алгоритмы – это системы, имитирующие поведение биологических животных и растений.
То есть речь идёт об эволюционных алгоритмах, моделировании эволюционных процессов.
Однако и здесь компьютер с его эволюционными алгоритмами и быстрым перебором начинает медленно и уверенно брать верх над человеком.
Проведено много экспериментов, показывающих, что решение какой-то одной трудной проблемы «с нуля» обучающимся вычислителем на базе нейронной сети и какого-то эволюционного алгоритма часто невозможно, но решение какой-то последовательности проблем возрастающей трудности возможно.
Легко видеть, что дальнейшее решение задачи распознавания алгоритма с поиском потенциальных параллельных фрагментов и последующей вставкой директив распараллеливания, в общем случае, может потребовать применения интеллектуальных поисково-переборных и, возможно, эволюционных алгоритмов анализа и переработки кода.
Эволюционный алгоритм помог сделать важное открытие: возможность быстро менять определённые параметры тела, чтобы приспособиться к изменчивым условиям окружающей среды, будет только на пользу.
Мы решили следовать эволюционному алгоритму природы при выращивании силана.
– Использовать методы адаптивной оптимизации, такие как алгоритмы обратного распространения ошибки или эволюционные алгоритмы, для обновления значений параметров на основе полученной обратной связи.
Последний вид – эволюционные алгоритмы.
Они дают краткое объяснение эволюционных алгоритмов.
В эволюционных алгоритмах и алгоритмах обучения/познания с подкреплением в машинном интеллекте тоже в рамках всех вычислений есть и производимый текущим изготавливаемым мастерством прикладной вывод, и какая-то поисковая активность.
– Использовать методы адаптивной оптимизации, например, алгоритмы обратного распространения ошибки или эволюционные алгоритмы, для обновления значений параметров на основе полученной обратной связи.
Это понятие объединяет такие области, как нечёткая логика, нейронные сети, вероятностные рассуждения, сети доверия и эволюционные алгоритмы, которые дополняют друг друга и используются в различных комбинациях или самостоятельно для создания гибридных интеллектуальных систем.
Это поможет нам не только осмыслить цели и задачи эволюции, но и определить множество эволюционных алгоритмов, которые раскроют нам очень важные тайны мироздания.
Ассоциации к слову «алгоритм»
Синонимы к словосочетанию «эволюционные алгоритмы»
Сочетаемость слова «эволюционный»
Сочетаемость слова «алгоритм»
Значение слова «эволюционный»
ЭВОЛЮЦИО́ННЫЙ, -ая, -ое. 1. Прил. к эволюция. Эволюционный процесс. (Малый академический словарь, МАС)
Значение слова «алгоритм»
АЛГОРИ́ТМ, -а, м. Мат. Система вычислений по строго определенным правилам, которая после последовательного их выполнения приводит к решению поставленной задачи. Алгоритм извлечения корня из числа. Построение системы алгоритмов. (Малый академический словарь, МАС)
Отправить комментарий
Значение слова «эволюционный»
ЭВОЛЮЦИО́ННЫЙ, -ая, -ое. 1. Прил. к эволюция. Эволюционный процесс.
Все значения слова «эволюционный»Значение слова «алгоритм»
АЛГОРИ́ТМ, -а, м. Мат. Система вычислений по строго определенным правилам, которая после последовательного их выполнения приводит к решению поставленной задачи. Алгоритм извлечения корня из числа. Построение системы алгоритмов.
Все значения слова «алгоритм»Синонимы к словосочетанию «эволюционные алгоритмы»
- эволюционный процесс
- эволюционные изменения
- эволюционное развитие
- эволюционный сдвиг
- эволюционные преобразования
- (ещё синонимы...)