Code in Life Code in Life

기계 학습에서 진화적 및 확률적 접근 방식을 연결하기기계 학습 분야에서 최적화는 중심적인 역할을 합니다. 모델 하이퍼파라미터를 조정하든 최적의 아키텍처를 검색하든 시스템의 성공 여부는 종종 검색 공간을 얼마나 효과적으로 탐색하느냐에 달려 있습니다. 유전 프로그래밍(GP)은 생물학적 진화를 모방하여 해석 가능한 모델을 생성하는 상징적이고 구조적인 검색을 수행하는 능력으로 오랫동안 평가받아 왔습니다. 한편, 베이지안 최적화(BO)는 확률론적 모델링을 사용하여 값비싼 블랙박스 함수를 최적화하는 널리 채택된 기술이 되었습니다. 이 두 가지 강력한 전략의 수렴은 이제 고차원 비볼록 검색 공간에서 탐색과 활용의 균형을 보다 지능적으로 맞추는 방법으로 주목받고 있습니다.유전 프로그래밍은 변이와 선택을 통해 솔루션의 ..