之前刷 LeetCode 题目的时候，偶尔会需要反转二维列表，这里总结了几种 Python 实现。 循环 简单的二维循环，将原始二维列表的每一行的第 N 个元素，放到新的二维列表的第 N 行中。...Python 内置函数zip，可以不断迭代多个列表相同索引的元素组成的元组。...Type: type Subclasses: zip函数的一个常见用法是提取一个无限长度的生成器的前 N 个元素。...函数的用法是将两个列表组合为一个字典。...如果要进行专业的数值分析和计算的话，可以使用numpy库的matrix.transpose方法来翻转矩阵。
生成CV标记之后，在后面调用适应度函数计算适应度时，只要把CV矩阵作为函数传入参数传进函数体，就会自动根据CV矩阵所描述的种群个体违反约束程度来计算出合适的种群个体适应度。...而在第1、2、4个体中，个体1的目标函数值最大，因此适应度最低。可见遵循“最小化目标”的约定，即目标函数值越小，适应度越大。 好了，基本的术语和用法讲完后，下面讲一下遗传算法的基本算子： 二....这个选择过程对应的是生物学中的” 自然选择”。它可以是显性地根据适应度（再次注意：适应度并不等价于目标函数值）来进行选择的，也可以是隐性地根据适应度（即不刻意去计算个体适应度）来选择。...，同时片取Chrom得到所选择个体的染色体 print('个体的适应度为：\n', FitnV) print('选择后得到的种群染色矩阵为：\n', SelCh) 代码7运行结果如下： 将代码7中的’...，可以随意设置） M = 1 # 初始化M（目标维数） maxormins = [-1] # 初始化maxormins（目标最小最大化标记列表，1：最小化该目标；-1：最大化该目标） Dim = 2 #
具体地说，我们使用各种适应度函数(fitness function) 来探索GAN 模型潜在空间水平，以最大化期望属性，而诸如tile 类型分布的静态属性都能够被进一步优化。...这些适应度函数允许模型在专家设计的样本空间中探索各种游戏级别，并指导进化朝着满足一个或多个指定目标水平的方向。 ▌方法 我们的方法分为两个主要阶段，如下图1所示。...它无需依赖一个光滑的自适应先验，而能够有效地处理连续域中非线性、非凸问题的优化。我们采用CMA-ES 策略来进化潜在向量，并生成的游戏级别上应用几种自适应度函数。...a 和b显示了F1 自适应函数下最大化跳跃次数的例子，此时最小化F2 函数。c显示了一个最差的结果，即在F1 自适应函数下不可玩的游戏级别例子。...在d 中显示了高适应性的结果(即F1 下最大化跳跃步数)，但同时破坏了标题的例子。
自然选择学说认为，如果某些个体具有利于他们生存的特性，那么他们就可能会繁衍几代，并且将这种优良的特性传给下一代。演化是在选择的过程中逐渐发生的，整个种群会渐渐更好地适应环境。...生成一个样本的种群 D={(xi,f(xi)}，其中 xi∼pθ(x)。 2. 估计 D 中样本的「适应度」。 3. 根据适应度或排序，选择最优的个体子集，并使用它们来更新 θ。...3、自适应协方差矩阵 我们可以使用精英样本的 yi 从头开始估计协方差矩阵（yi∼N(0,C)） 只有当我们选择出的种群足够大，上述估计才可靠。...1、自然梯度 给定一个参数为 θ 的目标函数 J(θ)，我们的目标是找到最优的 θ，从而最大化目标函数的值。...2、使用演化策略进行探索 在强化学习领域，「探索与利用」是一个很重要的课题。上述演化策略中的优化方向仅仅是从累积返回函数 F(θ) 中提取到的。在不进行显式探索的情况下，智能体可能会陷入局部最优点。
期望最大算法（EM） 额外加入位置变量，通过这些变量最大化函数。 2. 高斯混合模型的期望最大算法 初始化 设置 ? 是从数据集中随机选出来的值 设置 ? （这里 ?...评价适应度可以被看成一个预测，它作用于一个字符串并且返回一个值，它是遗传算法中唯一因具体问题不同而不同的部分。...产生后代的常用3种方法： 联赛选择：反复从种群中挑选四个字符串，替换并将最适合的两个字符串放人交配池中。 截断选择：仅按比例f挑出适应度最好的一-部分并且忽略其他的。...适应度比例选择：最好的方法是按概率选择字符串，每个字符串被选择的概率与它们的适应度成比例。通常采用的函数是(对于字符串a)： ?...使用遗传算法进行图着色 把方案编码成字符串，选择合适的适应度函数，选择合适的遗传算子。 5.
评价适应度可以被看成一个预测，它作用于一个字符串并且返回一个值，它是遗传算法中唯一因具体问题不同而不同的部分。...产生后代的常用3种方法： 联赛选择：反复从种群中挑选四个字符串，替换并将最适合的两个字符串放人交配池中。 截断选择：仅按比例f挑出适应度最好的一-部分并且忽略其他的。...适应度比例选择：最好的方法是按概率选择字符串，每个字符串被选择的概率与它们的适应度成比例。...通常采用的函数是(对于字符串a)： 这里F^α是适应度，如果适应度不是正值，则F需要在整个过程中被exp(sF)替换，这里s是选择强度(selection strength)参数，并且你会意识到这个等式作为第...使用遗传算法进行图着色 把方案编码成字符串，选择合适的适应度函数，选择合适的遗传算子。 5.
最大化抽样得到的解的期望适应程度，可以近似地被看作最大化整个种群的适应程度。 假设z是从概率分布函数 π（z，θ）中抽样得到的解向量，我们可以将目标函数F的期望值定义为 ?...构造适应度 上面提到的大部分算法通常都会与构造适应度的方法结合起来，例如接下来我要讨论「基于排序的适应度构造方法」。对适应度的构造可以让我们避免之前提到的种群中的离群点对于近似梯度计算的控制。...我们在这里不使用适应度函数的真实值，转而使用一个与解在种群中的排序成正比的增强适应度函数对结果进行排序。下图是分别使用原始的适应度和基于排序的适应度函数的效果对比图： ?...如图所示，假如我们有一个包含 101 个样本的种群，我们会估计种群中每个个体的真实适应度函数值，并且根据他们的适应度将解排序。...还有一些其它的构造适应度的方法，但是他们最终基本上都会给出一个相似的结果。 我发现，当策略网络的目标函数是非确定性函数时，适应度构造在强化学习任务中是十分有用的。
AdaScene通过控制知识迁移的程度来最大化不同场景共性信息的利用，并使用稀疏专家聚合的方式利用门控网络自动选择专家组成场景表征，缓解了负迁移现象；同时，我们利用损失函数梯度指导场景聚合，将巨大的推荐场景空间约束到有限范围内...场景聚合模块通过离线预先自动化衡量所有场景间损失函数梯度的相似度，继而通过最大化场景相似度来指导场景的聚合。...具体的，我们将场景知识迁移层替换为自动化稀疏专家选择方法，通过门控网络从大规模专家中选取与当前场景最相关的个构成自适应场景表征，其选择过程如下图4所示： 图4 稀疏专家网络示意图 在实践中，我们通过使用可微门控网络对专家进行有效组合...在实现方式上，使用场景*专家的二维矩阵计算相似性，并通过散度选择出最适合的个专家。 方法二：每个子场景配备一个专家选择门控网络，个场景则有个门控网络。...对于每个场景的门控网络，配备个单专家选择器[9]，每个单专家选择器负责从个专家中选择一个作为当前场景的专家（为Experts个数）。
具体的，结构推理用于一般性的数据（图结构未定义或缺失），该任务目标是从非结构化的数据中（仅包含特征矩阵 ）学习出潜在的图结构 。...结构改进的目标则是从含噪声的图结构数据（包含特征矩阵 和邻接矩阵 ）中对原有的图结构进行改进得到改进后的图结构 。...FGP 学习器对邻接矩阵的每个元素都用一个可学习的参数来建模，并应用一个非线性激活函数 来保证训练的稳定性： 而基于度量学习的学习器中，首先会由一个基于神经网络的嵌入函数来得到节点嵌入，然后通过无参数的度量函数...（比如余弦相似度）来得到邻接矩阵中的而基于度量学习的学习器中，首先会由一个基于神经网络的嵌入函数 来得到节点嵌入，然后通过无参数的度量函数 （比如余弦相似度）来得到邻接矩阵中的值： 通过定义不同的嵌入函数...）函数来最大化两个投影矩阵中对应节点的相似度，从而最大化两个视角的互信息： 指代余弦相似度函数， 为温度系数， 与 同时计算。
pop = round(rand(popsize, chromlength));end MATLAB 目标函数值 由于自变量采用二进制编码，因此需要首先将种群中的染色体从二进制转化为十进制。...下面的子程序将二进制编码转换成十进制： function rpop = decodebinary(pop)% 将二进制矩阵中的每一行转化为十进制数% pop input 二进制矩阵% rpop...适应值 设f(x)为目标函数值，F(x)为适应值，这里采用下面的策略求适应值，但是此方法并不适用于所有情况，需要需根据实际情况重写： 对于最小化问题： ? 对于最大化问题： ?...下面是代码实现： function fitvalue = calfitvalue(objvalue, opt)% 根据目标函数值生成适应度值，需根据实际情况重写% objvalue input...目标函数值% opt input 操作模式，指定为'min'或'max'% fitvalue output 适应度值fitvalue = zeros(size(objvalue
同时，为了使得先验关联能够适应不同的时序模式，高斯核函数包含可学习的尺度sigma参数； 序列关联 ：它是由标准Transformer中注意力计算获得，一个点的序列关联即是该点在注意力矩阵中相应行的注意力权重分布...该分支是为了挖掘原始序列中的关联，让模型自适应地捕捉最有效果的关联。 这两个关联是为了服务于后续的关联差异，关联差异是异常度量的一个标准。...在最小化阶段，优化先验关联P，让先验关联P近似从原始时序中学得的序列关联S，该过程将使得先验关联适应不同的时序模式，同时也避免先验关联学习的很小。...然而，为了获得更好的重建，异常必须保持比正常时间点大得多的相邻关联权重，对应于更大的对比度值。但是直接最大化将导致高斯核的优化困难，并且不能像预期的那样强烈放大正常和异常时间点之间的差异。...Minimax策略优化了先验关联，以对序列关联提供更强的约束，从而获得比直接最大化更可区分的对比度值和更好的性能。
k_{i}为节点的度矩阵（对角矩阵），其中 为 A中节点 i 的度。...因此，在自适应采样产出的稀疏图 中，头部节点 i （pseudo-head node）的信息聚合函数如下：其中，头部节点 i 在原始图 A 中的信息聚合函数如下：为了训练知识迁移函数，我们定义了如下的损失...最后，我们利用 InfoNCE 来最大化相同节点的表征一致性，最小化不同节点间的表征相似性，InfoNCE 的定义如下（以 user 侧为例）：其中 s(⋅) 为距离度量函数，例如余弦相似度；γ 为预定义的超参数...从消融实验中，我们有如下结论：本文所提出的每个子模块都是有效的，且弥补尾部节点邻域缺失信息的知识迁移模块的作用最大。自适应采样能够更好的捕获到节点与其邻居之间通过随机采样所学习不到的迁移模式。...生成对抗网络能够确保自适应采样产出的 pseudo-tail node 更像 real-tail node，且能保证知识迁移模块产出的 pseudo-head node 从信息丰富度与准确性上更接近 real-head
我们计算了模型选择的 ROC 和准确度，并调查了变量的重要性。10 折交叉验证 (CV) 用于所有模型。...使用测试数据的混淆矩阵显示，GAM 的准确度为 0.76（95%CI：0.72-0.80），ROC 为 0.829。...MARS 模型表明，在最大化 ROC 时，我们在 11 个预测变量中包含了 5 个项，其中 nprune 等于 5，度数为 2。这些预测变量和铰链函数总共解释了总方差的 32.2%。...当 k 等于 22 时，ROC 最大化。KNNmodel 的准确度为 0.63（95%CI：0.59-0.68），ROC 为 0.672。...下表显示了所有模型的交叉验证分类错误率和 ROC。结果中，随机森林模型的 AUC 值最大，而 KNN 最小。因此，我们选择随机森林模型作为我们数据的最佳预测分类模型。
LDA假设每个类别的协方差矩阵相同，并寻找最优的判别方向来最大化类别之间的距离。QDA假设每个类别的协方差矩阵都不同，并寻找最优的判别方向来最大化类别之间的距离，同时也考虑了每个类别的协方差矩阵。...我们计算了模型选择的 ROC 和准确度，并调查了变量的重要性。10 折交叉验证 (CV) 用于所有模型。 ...使用测试数据的混淆矩阵显示，GAM 的准确度为 0.76（95%CI：0.72-0.80），ROC 为 0.829。...MARS 模型表明，在最大化 ROC 时，我们在 11 个预测变量中包含了 5 个项，其中 nprune 等于 5，度数为 2。这些预测变量和铰链函数总共解释了总方差的 32.2%。...下表显示了所有模型的交叉验证分类错误率和 ROC。结果中，随机森林模型的 AUC 值最大，而 KNN 最小。因此，我们选择随机森林模型作为我们数据的最佳预测分类模型。
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