pareto optimization | BriefGPT

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遗传规划中的主动学习：引导符号回归的高效数据收集
该论文研究了遗传编程中计算不确定性和多样性的各种方法。通过使用模型合集和不确定性度量，研究发现模型种群可以被利用来选择有信息量的训练数据点。对于不确定性度量，研究表明差分熵的性能最好。同时，比较了两种数据多样性度量，发现相关性作为多样性度量
PDFa year ago
ACL多语言机器翻译中的高 Pareto 前沿探索
本文提出了一种新的训练框架 Pareto Mutual Distillation (Pareto-MD)，通过知识蒸馏协同训练出针对不同语言的 Pareto 最优解，有力地推进了 Pareto 前沿，实验结果表明在 WMT 和 TED 数据
PDFa year ago
使用滑动窗口选择的快速帕累托优化
本文介绍了一种滑动窗口加速技术，通过使用这种技术减少算法中的种群规模，达到与之前的方法相同的理论性能保证，同时显著提高解决一系列最大覆盖问题实例和约束设置的结果。
PDFa year ago
带概率约束问题的三目标帕累托优化
本文研究了使用三目标公式来解决具有机会约束的问题，证明该公式在处理确定性基数约束时只需进行 1 位翻转即可计算所有所需的权衡，并且在实验中检验了其在优化支配集问题中的好处。
PDFa year ago
Pareto 优化或级联加权和：概念比较
本文对 Pareto 优化方法做了分类比较，并提出了一种称为级联加权平均的扩展加权平均方法以应对实际应用中多种多目标优化场景。
PDF2 years ago
KDD联邦学习中的协作均衡
本文研究一种理性协作称作‘协作均衡’的范式，使用‘利益图’描述每个客户端与其他客户端合作的益处，并提出 Pareto 优化方法来识别最佳合作者，通过迭代图操作从利益图中达成协作均衡。在合成和真实数据集上进行的实验表明了我们的方法的有效性。
PDF3 years ago
MoG-VQE: 多目标遗传变分量子本征求解器
本文介绍了一种名为 MoG-VQE 的算法，该算法利用多目标帕累托优化，采用基因改进的策略，对电路拓扑进行优化，并采用协方差矩阵适应进化策略优化单量子比特旋转角度，目的是在低深度和高精度之间找到最优解。在多种分子的测试中，可以观察到与标准算
PDF4 years ago