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...
제 코드를 살펴보고 있습니다.
여러 모델이 모든 R 코드의 중간(?)에 자리 잡고 있습니다. R 코드에서 모델을 꺼내서 다른 곳에 배치하면 완전히 다른 코드가 되어 다시 디버깅해야 합니다!
왜 그럴까요?
TC의 기능적 분리가 분명한 µl과 R이 있기 때문입니다. mcl과 R 번들은 안정적으로 작동합니다 ..... 그리고 여기서 ONNX는 어디에 속할까요?
RL을 위한 레퀴엠과 인과적 트랜스포머에 대한 찬가
*모든 RL 알고리즘은 모든 글로벌 옵티마이저로 생각할 수 있습니다.
https://ai.plainenglish.io/reinforcement-learning-is-dead-long-live-the-transformer-228835689841
RL을 위한 레퀴엠과 인과적 변압기에 대한 찬가
*모든 RL 알고리즘은 모든 글로벌 옵티마이저로 인식될 수 있습니다.
https://ai.plainenglish.io/reinforcement-learning-is-dead-long-live-the-transformer-228835689841
불행히도... 슈무즈도 없습니다
https://www.mql5.com/ru/articles/13712
LLM은 현재 언어학자들이 가장 좋아하는 장난감일 것입니다 :)
네가 나보다 더 멋지다는 거야?
친구가 성배라고 했으니까
객관적인 평가 부탁드립니다.
트레일러 정보에서
와 링크
깃허브 - 알피얀디르/nn_ga_benchmark: NN+GA: 신경망과 유전 알고리즘을 사용한 대리자 기반 최적화 프레임워크
동료가 성배라고 했거든요,
객관적인 평가를 부탁드립니다.
트레일러 정보에서
와 링크에 객관적인 평가를 남겨주세요:
깃허브 - 알피얀디르/nn_ga_benchmark: NN+GA: 신경망과 유전 알고리즘을 사용한 대리자 기반 최적화 프레임워크
무엇이 최적화되고 있는지, 왜 최적화되고 있는지 모른다면 아무 말도 할 수 없습니다. 방법 자체는 괜찮지만 확률적 하강 방법처럼 속도가 느릴 수 있습니다. 즉, 수렴하는 데 시간이 오래 걸릴 수 있습니다.
무엇이 최적화되고 있는지, 왜 최적화되고 있는지 모를 때는 아무 말도 할 수 없습니다. 방법 자체는 괜찮지만 확률적 하강 방법처럼 느릴 수 있습니다. 즉, 수렴하는 데 시간이 오래 걸릴 수 있습니다.
유전 알고리즘 + 신경망 = 두 가지 장점의 결합 (skine.ru )
예 모자
예 모자
대부분
짝이 자연스럽게 리반토스로 가는 신호를 보냈을 가능성이 높습니다.
대부분
짝이 리반토스에게 신호를 보내 자연스럽게 성공했을 가능성이 높습니다.
일반적으로 그리드를 통한 하이퍼파라미터 최적화가 사용되며, NN+GA는 다르며, 가중치는 아담과 같은 표준 솔버가 아닌 GA를 통해 선택해야 합니다.
링크의 기사가 혼란스럽습니다.