Статьи по теме genetic-algorithm

Публикации по теме 'genetic-algorithm'

Часть 2 : Эволюционные алгоритмы обучения с подкреплением — Решение задачи OpenAI’s Cartpole

Решение проблемы Картпола с помощью генетического алгоритма В первой части этой статьи мы обсуждали, почему для обучения с подкреплением необходимы альтернативные эволюционные алгоритмы. Мы также обсудили различные этапы реализации генетического алгоритма обучения с подкреплением. В этой статье давайте реализуем генетический алгоритм для решения знаменитой проблемы OpenAI с тележкой. Мы будем использовать среду CartPole для тестирования нашего агента. Агент вознаграждается..

Изящные уловки для улучшения ваших генетических алгоритмов

Как развиваться со стилем и произвести впечатление на научных сотрудников с помощью магии GA Генетический алгоритм (или эволюционный алгоритм) - простой, но очень мощный метод оптимизации, популярность которого в последнее время возросла. От развивающейся модели обучения с подкреплением , поиска нейронной архитектуры или простого выбора функций - генетический алгоритм (далее сокращенно GA) предлагает сильного соперника даже самому сложному глубокому обучению - даже таким громким..

Сравните новый метод классификации с уже существующими методами.

Моя бакалаврская диссертация в Кашанском университете под руководством доктора Вахидипура посвящена новому алгоритму классификации и прогнозирования. Этот проект в основном сравнивает возможности и точность различных методов классификации. Он сравнивает их с методом, разработанным на основе генетических алгоритмов и нечеткой логики. В этом проекте мы используем python, а также некоторые его фреймворки. для instense, pandas, matplotlib и sklearn. Эти фреймворки - одни из лучших в этой..

Эволюционные алгоритмы, генетическое программирование и обучение

Эволюционные алгоритмы – это семейство поисковых алгоритмов, вдохновленных процессом (дарвиновской) эволюции в природе. Общим для всех различных членов семейства является представление о решении проблем путем развития изначально случайной популяции возможных решений посредством применения операторов, вдохновленных естественной генетикой и естественным отбором, так что в > Со временем появляются более подходящие (то есть лучшие) решения проблемы. Эта область, истоки которой можно..

AIOps: DevOps в эпоху искусственного интеллекта.

Как мы вывели DevOps в Innovaccer на новый уровень с AI / ML? Это уменьшило усилия, необходимые для управления инфраструктурой. Мы использовали данные, сгенерированные ресурсами инфраструктуры, и журналы для обеспечения масштабируемости, отказоустойчивости, соблюдения SLA и снижения затрат с помощью алгоритмов AI / ML. Почему? Работая в Innovaccer, мы столкнулись с некоторыми недостатками традиционного подхода DevOps; инженеры Ops получали слишком много работы, поддерживая и..

Генетический алгоритм решения лабиринта с использованием Python (с визуализацией)

Генетический алгоритм (ГА) – это алгоритм оптимизации, основанный на процессах естественного отбора и генетики. Он используется для поиска наилучшего решения проблемы путем моделирования процесса биологической эволюции . Начиная с набора возможных решений, ГА использует операторы выбора , кроссовера и мутации для создания нового кандидата. решения. Оператор отбора выбирает из популяции наиболее подходящих особей, которые станут родителями следующего поколения. Комбинируя..

Распознавание эмоций и стресса

Распознавание эмоций и стресса Когда вы в последний раз думали про себя, когда смотрели или читали новости об искусственном интеллекте, что, возможно, однажды моим лучшим другом станет компьютер? У меня были эти мысли более одного раза за последние несколько месяцев, и работа, которую я делаю, может однажды превратить их в реальность. Какие ключевые качества вы ищете в своем лучшем друге? Возможность определить, когда вы грустите, злитесь или просто испытываете стресс из-за всего,..