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结构偏差对沿仿射轨迹的 CMA-ES 性能的深入研究
该研究探究了模块化协方差矩阵适应进化策略（modCMA）中结构偏差的影响，特别关注算法中各个模块的作用，通过对 435,456 种 modCMA 配置的广泛调查，确定了显著影响各类结构偏差的关键模块。研究利用 Deep-BIAS 工具箱进行
PDF2 months ago
可解释性优化启发式算法的基准测试
介绍了一种名为 IOH-Xplainer 的软件框架，用于分析和理解各种优化算法的性能以及它们不同组件和超参数的影响，通过该框架，我们对不同算法组件和配置的影响进行了研究，为不同场景下的性能提供了深入的见解。提供了一种系统方法来评估和解释迭
PDF5 months ago
基于低预算的黑盒优化算法在 BBOB 和 OpenAI Gym 上的评估
机器学习和黑盒优化之间的相互影响性及算法性能的比较研究：基于机器学习和黑盒优化的算法在有限预算下具有较好性能，但随着预算增加，其他算法家族通常表现更好。
PDF9 months ago
优化中的自然启发算法：简介、混合化和洞察
科学和工程中的许多问题都是优化问题，可能需要复杂的优化技术来解决。自然启发算法是一类用于优化的元启发式算法，有些算法或变体通常通过混合来开发。本章重点介绍优化、自然启发算法的概述和混合的作用，并强调算法混合的一些问题。
PDF10 months ago
R^3：面向自主机器人的设备端实时深度强化学习
本文介绍了 R^3，一种用于管理实时设备上 DRL 训练中的时间、内存和算法性能的整体解决方案。R^3 通过使用动态批处理大小和高效内存管理来优化时间，通过启发式分析和动态调整内存资源预留的运行时协调器，协同解决设备上 DRL 训练中的权衡
PDF10 months ago
MA-BBOB: 在无噪声数值黑盒优化环境中评估自动机器学习方法的 BBOB 函数的多个仿射组合
本文提出了一种扩展的基于多个仿射组合的 MA-BBOB 生成器方法，以帮助填充实例空间，并探究其对算法选择价值的影响，而 MA-BBOB 建立在公开的 IOHprofiler 平台上，可实现标准实验程序，提供性能分析和可视化，并与 (MA-
PDFa year ago
离散随机结构下图神经网络 (GNN) 性能的障碍 - 对文章《Schuetz 等：组合方法的进展》、《Angelini 等：现代表面建模》、以及《Schuetz 的回复》的评论
本文研究了图神经网络在解决随机图组合优化问题方面的局限性，发现由于 “Overlap Gap Property” 存在，即使是针对广泛选择的 GNN 体系结构，也很难超越已有算法的表现。
PDFa year ago
用于神经网络训练的随机反馈对齐算法：为什么能对齐？
本文研究反馈对准算法的梯度对准机制（gradient alignment），使用数学推理和模拟证明了梯度对准是该算法固定点的稳定性准则，但高度的梯度对准却不一定会导致良好的算法性能。
PDFa year ago
自然语言处理中各种文本嵌入对聚类性能的影响
本研究探讨了在电商平台的评论中使用聚类算法对评论星级进行重新标注的任务，使用了 BERT 和 Word2Vec 两种不同的文本嵌入来表示文本，并测量了各种聚类算法（包括 KMeans，单连系群聚类和基于密度的算法）的性能，结果表明嵌入类型对
PDFa year ago
Bake off redux: 近期时间序列分类算法的综述和实验评估
通过对 UCR 数据集中的 85 个数据集进行比较，本文对 18 种时间序列分类算法性能进行了评估，建立了五类算法的分类法，新增三类以反映新进展，通过引入新数据集并对比算法，确定了 Hydra + MultiROCKET 和 HIVE-CO
PDFa year ago
测量强化学习中的干预鲁棒性
本文提出了干预鲁棒性的概念，并开发了一种可量化的方法来测量它。通过对八个算法和三种 Atari 环境下的干预和状态进行计算，发现干预鲁棒性因算法类型和训练次数而异，高性能不一定意味着高干预鲁棒性。
PDF2 years ago
早期时间序列分类算法：实证比较
本研究旨在评估和比较现有的早期时序分类算法，为生命科学和海事领域提供分类预测，并建立一个可用于相关技术测试的基准。
PDF2 years ago
WSDM关于采样协同过滤数据集的研究
研究数据集采样策略对推荐算法排名性能的实际影响，设计了一种数据特定的采样策略 SVP-CF，开发了能够建议特定数据集最适宜采样方案的 oracle 工具 Data-Genie，实验结果表明使用 Data-Genie，相对于同级别的采样策略，
PDF2 years ago
利用粒子群算法作为具有障碍物的空间路径规划策略
本篇论文提出了一种基于粒子群优化算法的寻路策略，研究了不同 PSO 参数对算法性能的影响，证明 PSO 算法能够在具有障碍物的空间中提供一条解决方案路径。
PDF3 years ago
DERAIL：面向奖励和模仿学习的诊断环境
通过开发一套简单的诊断任务，并对常见的奖励学习和模仿学习算法进行评估，本研究证实算法的性能高度依赖于实现细节，其中还揭示了套件如何确定设计缺陷并快速评估解决方案的案例研究。
PDF4 years ago
AAAI使用 Krippendorff Alpha 评估注释数据的质量，用于计算机视觉应用
本文旨在研究深度学习模型中标注数据的影响因素，以及如何通过监测数据标注质量来提高算法精度和准确性。通过多个数据标注实验，作者发现标注过程、训练数据和评估数据等因素是确保 AI 系统可信度的基本要素。
PDF5 years ago
改进的互信息度量用于分类和社区检测
本文介绍了互信息这一信息论中的重要量，在分类学和社区检测分析中被广泛应用，但在实际应用中常常会由于丢失关键的部分而产生误差。针对这一问题，本文提出了一种修正的互信息量，并讨论了该量化指标的实际实现方法和实例应用。
PDF5 years ago
MM机器学习算法的数据访问模式和计算冗余性回顾
通过分析利用数据局部性提高机器学习算法性能的方法，本文发现了通过改变数据访问模式以增加局部性可以显著提高给定算法性能的机会和使用重复计算结果来避免冗余的机会，并且在一些选定的机器学习算法上记录了这种重复计算结果的可能性，并提供了相关实验结果
PDF5 years ago
IOHprofiler：迭代优化算法基准测试和性能分析工具
IOHprofiler 是一个用于分析和比较迭代优化启发式算法的工具，可以评估算法性能并跟踪算法参数的演变，是评估任意基准问题运行时间数据的独立工具，可在 GitHub 上获取。
PDF6 years ago
ECCV荒野长期跟踪：一个基准测试
介绍了 OxUvA 数据集和基准，该数据集用于评估单目标跟踪算法，并对算法在具有平均长度大于两分钟且具有频繁目标对象消失的大规模序列中的定位和检测能力进行了评估。
PDF6 years ago