Продолжаем рассмотрение семейства методов Трансформера решений. Из предыдущих работ мы уже заметили, что обучение трансформера, лежащего в основе архитектуры данных методов, довольно сложная задача и требует большого количества размеченных обучающих данных. В данной статье мы рассмотрим алгоритм использования не размеченных траекторий для предварительного обучения моделей.
NN+GA: A Surrogate-Based Optimization Framework Using Neural Network and Genetic Algorithm - GitHub - alfiyandyhr/nn_ga_benchmark: NN+GA: A Surrogate-Based Optimization Framework Using Neural Netwo...
自分のコードを見ている。
いくつかのモデルが、Rコードの真ん中（？もしモデルをRコードから取り出して別の場所に置いたら、まったく別のコードになってしまい、デバッグをやり直す必要がある！
それはなぜか？
µlとRがあり、TCは明らかに機能的に分離されている。mclとRのバンドルは安定して動作している。そして、ONNXは どこに属しているのでしょうか？
RLへのレクイエムと因果変換器への頌歌
*あらゆるRLアルゴリズムは、あらゆる大域的最適化と考えることができる
年
RLへのレクイエムと因果変換器への頌歌
*あらゆるRLアルゴリズムは、あらゆる大域的最適化器として認識できる
https://ai.plainenglish.io/reinforcement-learning-is-dead-long-live-the-transformer-228835689841
残念ながらシュムーズもない
https://www.mql5.com/ru/articles/13712
LLMは今、言語学者のお気に入りのおもちゃなのだろう :)
あなたは私よりクールだと言っているのですか？
メイトが "聖杯 "だと 言ったんだ、
客観的な評価をお願いします。
予告編情報
とリンクしています：
GitHub - alfiyandyhr/nn_ga_benchmark: NN+GA: ニューラルネットワークと遺伝的アルゴリズムを用いたサロゲートベースの最適化フレーム ワーク
仲間はそれが聖杯だと言ったからだ、
客観的な評価をお願いします
トレーラー情報では
をご覧ください：
GitHub - alfiyandyhr/nn_ga_benchmark: NN+GA: ニューラルネットワークと遺伝的アルゴリズムを用いたサロゲートベースの最適化フレーム ワーク
何がなぜ最適化されているのかがわからない状態では、何も言うことはできない。手法自体はいいのだが、確率降下法のように時間がかかることがある。つまり、収束に時間がかかることがある。
何が最適化され、なぜ最適化されるのかがわからない以上、何も言うことはできない。この方法自体はいいのだが、確率降下法のように時間がかかることがある。つまり、収束に時間がかかることがある。
遺伝的アルゴリズム＋ニューラルネットワーク＝両世界のベスト（skine.ru）
帽子
イエス・ハット
おそらく
仲間はリヴァントスに信号を送り、自然に成功した。
たいがい
仲間がシグナルを持っていて、それがリヴァントスに入って自然に成功したのだろう。
通常、グリッド上でのハイパーパラメーター最適化が使われるが、NN+GAは違う。
リンク先の記事は分かりにくい。