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...
我正在看我的代码。
有几个模型位于所有 R 代码的中间（？如果把模型从 R 代码中拿出来放到其他地方，那将是完全不同的代码，需要重新调试！
为什么呢？
因为 µl 和 R 有明显的 TC 功能分离。mcl 和 R 捆绑可稳定运行 .....而ONNX 属于哪里？
RL的安魂曲和因果变换器的颂歌
*任何 RL 算法都可视为任何全局优化器
https://ai.plainenglish.io/reinforcement-learning-is-dead-long-live-the-transformer-228835689841
RL 的安魂曲和因果转换器的颂歌
*任何 RL 算法都可视为任何全局优化器
https://ai.plainenglish.io/reinforcement-learning-is-dead-long-live-the-transformer-228835689841
不幸的是...也没有 "揩油"（schmooze
https://www.mql5.com/ru/articles/13712
法学硕士可能是语言学家们现在最喜欢的玩具 :)
你是说你比我酷？
既然队友说 这是圣杯、
请给我一个客观的评价。
在预告片信息中
和链接：
GitHub - alfiyandyhr/nn_ga_benchmark：NN+GA：使用神经网络和遗传算法的基于代理的优化框架
因为同伴说那是圣杯、
请客观评价
在预告片信息中
和链接：
GitHub - alfiyandyhr/nn_ga_benchmark：NN+GA：使用神经网络和遗传算法的基于代理的优化框架
当你不知道优化的内容和原因时，就不可能说什么。方法本身是好的，但它可能很慢，就像随机下降法一样。也就是说，它需要很长时间才能收敛。
当你不知道优化的内容和原因时，是不可能说什么的。这种方法本身很好，但它可能很慢，就像随机下降法一样。也就是说，它需要很长时间才能收敛。
遗传算法 + 神经网络 = 两全其美 (skine.ru)
耶帽
有帽子
很可能
配偶有一个信号，自然成功地传递给了 livantos。
多半
配偶的信号进入了利凡托斯，自然就成功了。
通常使用的是网格上的超参数优化，NN+GA则不同，应该通过GA来获取权重，而不是像adam这样的标准求解器。
链接中的文章令人困惑。