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通过进化策略在 MRI 中检测脉络膜转移的不确定性量化
在这项研究中，我们采用 DNE 方法训练了一个简单的卷积神经网络 (CNN)，用于眼部 MRI 图像的二分类，目的是区分正常眼睛和转移性肿瘤 (称为脉络膜转移)。通过应用这些模型到测试集，我们建立了一种用于不确定性量化的集成方法，发现主观特
PDF3 months ago
对抗生成神经进化控制行为模仿
本研究探索深度神经进化算法是否可用于行为模仿，通过引入一个简单的对抗生成框架，将深度递归网络进化到可以在 8 个 OpenAI Gym 状态控制任务上模仿最先进的预训练代理的能力。实验结果表明，神经进化在生成行为模拟代理方面具有很大的潜力，
PDFa year ago
有限、异构数据的深度神经进化：运用小型虚拟池化图像集的神经母细胞瘤脑转移概念证明应用
本研究旨在将深度神经进化算法（DNE）应用于来自不同机构的图像数据集中，以解决人工智能在放射学中的过度拟合和泛化问题，并应用于分类磁共振成像中的神经母细胞瘤脑转移。结果表明，该算法在虚拟的汇总图像数据集上取得了接近完美的分类准确性，为实现临
PDF2 years ago
基于神经进化的强化学习质量多样性算法基准测试
本文提出了一个深度神经进化强化学习机器人控制的质量多样性基准套件，包括任务，环境，行为描述符和适应性。基准使用标准的质量多样性指标，优势和档案概要指标来量化覆盖和适应度之间的关系，同时介绍了相对于环境随机性的解决方案的健壮性度量方式。我们相
PDF2 years ago
结合演化和深度强化学习的策略搜索：一项调查
本文对深度神经进化和深度强化学习领域组合机制的文献进行梳理和总结调查，提供了一个基于现有文献的研究框架，不着重于实验结果，共涵盖了 45 种算法，旨在促进该领域的发展并加深人们对各方法之间关系的理解，从而推进新型机制的发展。
PDF2 years ago
深度進化神經反饋與離散世界模型
通过遗传算法，同一物体的不同部分可以被联合训练，得到与分开训练相媲美的性能，该研究进一步证明了深度神经进化在复杂异构体系结构下的有效性。
PDF5 years ago
ICLRCEM-RL: 将进化和梯度方法结合应用于策略搜索
本文提出了一种新的方法 CEM-RL，将深度神经进化算法和深度强化学习算法相结合，选取 Twin Delayed Deep Deterministic policy gradient 和交叉熵方法，并在深度 RL 的一组基准测试中进行评估，
PDF6 years ago