evolutionary process | BriefGPT

关键词evolutionary process

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MM遗传编程中的适应度敏感最小化
通过利用两种简单的方法来利用程序树的输入和输出进行扰动，适应性最小化（SAM）被用于树形遗传编程（TGP）来估计锋利度并用作进化过程中的第二个优化标准。实验结果表明，在 TGP 中使用任何两种提议的 SAM 改进方法都能显著减少种群中的树大
PDF2 months ago
语言模型进化：迭代学习视角
本文介绍了大型语言模型（LLMs）的迭代交互，以及多代理 LLM 系统和人类文化进化之间的相似之处，并运用迭代学习（IL）贝叶斯框架解释 LLMs 的一些行为特征，并通过实验证实了该理论框架的预测，有望更有效地预测和引导 LLMs 在期望的
PDF3 months ago
MMEvoMerge: 大规模语言模型的神经进化
利用模型合并进行权重交叉，利用微调进行权重突变，EvoMerge 引入了一种系统性的大语言模型训练和合并方法，旨在推动模型超越传统微调的限制。
PDF5 months ago
演化算法优化使用通用门的有限状态机的综合
本研究提出了一种有限状态机的综合优化方法，重点在于减少芯片面积和电路成本。通过使用笛卡尔遗传编程方法进化 MCNC91 基准电路中的一组有限状态机，平均减少约 30％的门数量。论文还讨论了一些参数对进化过程的影响。
PDF6 months ago
模拟新闻推荐生态系统以求利益和乐趣
本文提出了一种模拟平台 SimuLine，对新闻推荐生态系统的进化过程和基本机制进行了详细的分析，并从产品生命周期理论的角度，探讨了推荐系统设计策略（包括冷启动新闻、突发新闻和推荐）对进化过程的影响，为设计更有效的新闻推荐系统提供了新思路。
PDFa year ago
环境变体在进化机器人学中的作用：最大化性能和强韧性
该研究介绍了一种方法来测量环境变化的影响，分析了变化的幅度、方式与演化智能体的性能和鲁棒性之间的关系，并表明环境变化有助于生成更好的解决方案。
PDF2 years ago
变异模型：通过模仿进化学习生成关卡
本文介绍了一种基于机器学习的迭代式关卡生成器 - 变异模型。采用带训练模型的辅助演化过程，可以生成出符合规定约束和目标条件的关卡，而且生成速度比基于演化过程的关卡生成器快得多，实现了在游戏中进行实时生成。
PDF2 years ago
社交网络中的信息演变
通过对 Facebook 中数千个 meme 的传播和演化的大规模测量，我们展示了这种不完美信息复制机制的特点，包括 meme 的突变率、传播过程中的不同变体的变化以及社交网络的不同子群体如何优先传播特定的 meme 变体。
PDF10 years ago