这个答案有很多个，但是都可以归结为避免不需要更新的模型模块被参数更新。...多个loss的协调只是其中一种情况，还有一种情况是：我们在进行模型迁移的过程中，经常采用某些已经预训练好了的特征提取网络，比如VGG, ResNet之类的，在适用到具体的业务数据集时候，特别是小数据集的时候...属性2、在优化器中设置不更新某个模块的参数，这个模块的参数在优化过程中就不会得到更新，然而这个模块的梯度在反向传播时仍然可能被计算。...设置requires_gradtensor.detach()是截断梯度流的一个好办法，但是在设置了detach()的张量之前的所有模块，梯度流都不能回流了（不包括这个张量本身，这个张量已经脱离原先的计算图了...一般来说在实践中，我们的torch.no_grad()通常会在测试模型的时候使用，而不会选择在选择性训练某些模块时使用[1]，例子如：model.train()# here train the model
选自sicara 机器之心编译 参与：黄小天、路雪 本文借助生物学中达尔文的进化理论来介绍遗传算法，并展示了通过简短的 Python 教程实现遗传算法的案例。 在本文中，我将会解释遗传算法的概念。...花大把时间创造一样东西却得知它不可能完美，还是挺让人沮丧的吧？ 为了避免这一点，我有了一个新想法。如果我舍弃直接的方案而选择再现进化会怎么样。...因此你不得不创建你的种群的 DNA。 在我们的情况中，个体是单词（密码的长度当然是相同的），每个字母是一个基因，字母的值是等位基因。在单词「banana」中，「b」是第一个字母的等位基因。...我的方案是一方面选择更好的样本 N（在我的代码中，N = best_sample），另一方面选择无需区分适合度的 M 个随机个体（M = lucky_few）。...很明显，父母「Tom」和「Jerry」并不会只生一个孩子，为了确保种群数量稳定，你必须确定每对父母所生孩子的数量（0 代中的个体数量等于下一代中的个体数量）。
在本片文章中，我们尝试使用遗传算法来对训练GANs进行优化，我们的训练模型是生成手写数字。 什么是遗传算法?...选择种群的前10％以进行交叉。从最高的10％中选择两个随机的父母，他们的权重是交叉的。每次发生交叉时，发生突变的可能性都很小：这是一个随机值，不会受到父母的影响。...，但是遗传算法中的神经网络是以numpy为基础进行构建的。...该模型将根据之前加载的MNIST数据集进行训练。该模型采用卷积网络的形式，以返回二进制结果） 此功能模仿了进化中的选择理论：最佳选择生存，而其他选择则死亡。...扁平化与交叉函数相同。选择一个随机的点，用一个随机的值替换，而不是分割这些点。
算法原理： 自然选择的过程从选择群体中最适应环境的个体开始。后代继承了父母的特性，并且这些特性将添加到下一代中。如果父母具有更好的适应性，那么它们的后代将更易于存活。...在遗传算法中，单个个体的基因组以字符串的方式呈现，通常我们可以使用二进制（1 和 0 的字符串）编码，即一个二进制串代表一条染色体串。因此可以说我们将基因串或候选解的特征编码在染色体中。 ?...适应度函数是遗传算法进化的驱动力，也是进行自然选择的唯一标准，它的设计应结合求解问题本身的要求而定。 选择运算 选择运算的目的是选出适应性最好的个体，并使它们将基因传到下一代中。...基于其适应度评分，我们选择多对较优个体（父母）。适应度高的个体更易被选中繁殖，即将较优父母的基因传递到下一代。 交叉运算 交叉运算是遗传算法中最重要的阶段。...对每一对配对的父母，基因都存在随机选中的交叉点。 例如： 首先随机产生交叉点 ? 父母间在交叉点之前互换产生子代 ? 父母间交换基因，产生后代被添加到新种群中 ?
2、生物学的启发 相信你还记得这句话：「细胞是所有生物的基石。」由此可知，在一个生物的任何一个细胞中，都有着相同的一套染色体。所谓染色体，就是指由 DNA 组成的聚合体。...再次，我们选择出好人，并让他们繁殖自己的后代。 最后，这些后代们从原来的国民中替代了部分坏人，并不断重复这一过程。 遗传算法实际上就是这样工作的，也就是说，它基本上尽力地在某种程度上模拟进化的过程。...有时候我们也会在途中标注两个固定指针，如下图： 通过这种方法，我们可以在一轮中就获得两个亲本。...如果你设置两个交叉点，那么这种方法被成为「多点交叉」，见下图： 4.5 变异 如果现在我们从生物学的角度来看这个问题，那么请问：由上述过程产生的后代是否有和其父母一样的性状呢？答案是否。...你经常会对模型中特征的重要性进行一番判断，然后手动设定一个阈值，选择出其重要性高于这个阈值的特征。 那么，有没有什么方法可以更好地处理这个问题呢？其实处理特征选取任务最先进的算法之一就是遗传算法。
图 1：每一个 EDEN 染色体包含两个基因，分别编码学习率和神经网络。 2. 遗传算法 遗传算法（GA）[12] 是用于解决优化问题的进化算法。...一般首先随机初始化染色体群（population of chromosomes），每一个染色体代表优化问题的候选解。基于适应度函数，我们选择多对较优个体（父母）。...适应度高的个体更易被选中繁殖，即将较优父母的基因传递到下一代。 一文读懂遗传算法工作原理（附 Python 实现） 遗传算法的基本概念和实现（附 Java 实现案例） ? 4....在遗传算法的每一代中，我们需要选择父染色体并进行遗传操作而创造子染色体。父染色体的选择使用的特定的算法，一般父染色体的选择是根据适应度排序和竞赛选择（tournament selection）。...在本研究中，竞赛选择使用的是如下算法 4： ? 5. 实验设置 以下是该实验所使用的 7 个数据集，其中展示了每一个数据集的训练样本数、测试样本数和最终分类数。
使用适应函数，遗传算法选择最佳的解决方案作为父母来创建一个新的群体。在这样一个新的群体中，通过在双亲上应用两个操作，即杂交和变异来创建新的解决方案。...我们的目标是知道基因（即特征元素）是否在减少的特征集中被选择。因此，分配给基因的值应该反映它是否被选择。基于这种描述，很明显每个基因有两个可能的值。一个值表示该基因已被选中，另一个值表示未被选中。...遗传和变异 基于适应度函数，我们可以筛选出当前群体中的最优解，即父辈。遗传算法假设匹配2个好的解决方案将产生第三个更好的解决方案。组合意味着从两个父母那里交换一些基因。使用遗传操作交换基因。...如果所有的父母都有一个坏基因，那么这个基因就会转移到后代身上。正因为如此，为了在后代中引入新的基因，采用了突变操作。在基因的二元表示中，突变是通过翻转一些随机选择的基因的值来实现的。...注意，我以前写过一篇题为“Python中的遗传算法实现”的教程，用于在Python中实现遗传算法，我将修改它的代码来解决我们的问题。最好读一下。 利用Python实现 该项目分为两个文件。
2、生物学的启发 相信你还记得这句话：「细胞是所有生物的基石。」由此可知，在一个生物的任何一个细胞中，都有着相同的一套染色体。所谓染色体，就是指由 DNA 组成的聚合体。 ?...通过这种方法，我们可以在一轮中就获得两个亲本。我们将这种方法成为「随机普遍选择法」（Stochastic Universal Selection method）。...这里我们随机选择一个交叉点，然后，将交叉点前后的染色体部分进行染色体间的交叉对调，于是就产生了新的后代。 如果你设置两个交叉点，那么这种方法被成为「多点交叉」，见下图： ?...4.5 变异 如果现在我们从生物学的角度来看这个问题，那么请问：由上述过程产生的后代是否有和其父母一样的性状呢？答案是否。在后代的生长过程中，它们体内的基因会发生一些变化，使得它们与父母不同。...你经常会对模型中特征的重要性进行一番判断，然后手动设定一个阈值，选择出其重要性高于这个阈值的特征。 那么，有没有什么方法可以更好地处理这个问题呢？其实处理特征选取任务最先进的算法之一就是遗传算法。
后代继承了父母的特性，并且这些特性将添加到下一代中。如果父母具有更好的适应性，那么它们的后代将更易于存活。迭代地进行该自然选择的过程，最终，我们将得到由最适应环境的个体组成的一代。...在遗传算法中，单个个体的基因组以字符串的方式呈现，通常我们可以使用二进制（1 和 0 的字符串）编码，即一个二进制串代表一条染色体串。因此可以说我们将基因串或候选解的特征编码在染色体中。 ?...选择运算 选择运算的目的是选出适应性最好的个体，并使它们将基因传到下一代中。基于其适应度评分，我们选择多对较优个体（父母）。适应度高的个体更易被选中繁殖，即将较优父母的基因传递到下一代。...交叉运算 交叉运算是遗传算法中最重要的阶段。对每一对配对的父母，基因都存在随机选中的交叉点。 举个例子，下图的交叉点为 3： ? 父母间在交叉点之前交换基因，从而产生了后代。 ?...父母间交换基因，然后产生的新后代被添加到种群中。 ? 变异运算 在某些形成的新后代中，它们的某些基因可能受到低概率变异因子的作用。这意味着二进制位串中的某些位可能会翻转。 ?
研究人员表示，他们用这个系统证明了长久以来的假设，那就是功能完备的程序确实能够被自动生成。具体到这项工作，AI Programmer利用机器学习中的遗传算法，模拟复杂的指令。...AI Programmer：利用遗传算法自动生成程序，理论上能够完成所有类型的任务 根据论文，研究人员选择了无类型编程语言，只包括了8种指令来驱动AI Programmer生成软件。 ?...在每一代，AI Programmer利用随机选择以及交叉和变异来创建子程序，其中包含轻微的随机扰动，并且可能比其父母更好的基因组来解决目标任务。 ? 图3展示了从浮点数组中构建基因组的实例。...用户可以自己设计无数的定制化软件，最终指导系统的遗传算法（GA）生成和软件程序演变。 ? 如果目标程序旨在生成一个字符串，如”Hello World”（见上图），测试分数可能是字符串中的数字。...图16所示的生成程序可以从两个初始输入值来输出斐波纳契序列。 ? 论文：AI Programmer，使用遗传算法自动创建软件程序 ?
研究人员表示，他们用这个系统证明了长久以来的假设，那就是功能完备的程序确实能够被自动生成。具体到这项工作，AI Programmer利用机器学习中的遗传算法，模拟复杂的指令。...AI Programmer：利用遗传算法自动生成程序，理论上能够完成所有类型的任务 根据论文，研究人员选择了无类型编程语言，只包括了8种指令来驱动AI Programmer生成软件。 ?...在每一代，AI Programmer利用随机选择以及交叉和变异来创建子程序，其中包含轻微的随机扰动，并且可能比其父母更好的基因组来解决目标任务。 ? 图3展示了从浮点数组中构建基因组的实例。...用户可以自己设计无数的定制化软件，最终指导系统的遗传算法(GA)生成和软件程序演变。 ? 如果目标程序旨在生成一个字符串，如”Hello World”(见上图)，测试分数可能是字符串中的数字。...图16所示的生成程序可以从两个初始输入值来输出斐波纳契序列。 ? 论文：AI Programmer，使用遗传算法自动创建软件程序 ?
遗传算法 本篇文章使用了“sklearn-genetic”包: 该软件包与现有的sklearn模型兼容，并为遗传算法的特征选择提供了大量的功能。 在这篇文章中，我使用遗传算法进行特征选择。...进行竞赛选择以确定哪些成员将继续到下一代。竞赛中的成员数量由“tournament_size”设置。竞赛规模是根据评分指标从总体中选出的几个成员相互竞争。获胜者被选为下一代的父母。...对于较弱的成员，虽然提供了暂时的性能提升，但最终这会导致整体性能的降低，因为较弱的选项没有得到改进的机会。 自然选择 在自然选择中，遗传信息存储在染色体中。在繁殖过程中一些遗传物质从父母传给孩子。...结果来自交叉验证，使用准确性作为度量标准，使用的特征数量在括号中显示。 虽然这些结果不是决定性的，但它们显示了遗传算法的好处。模型性能基于遗传算法的特征子集，该子集始终优于基线模型和卡方特征子集。...这篇文章探讨了如何使用 sklearn-genetic 包将遗传算法用于特征选择。这些算法也已被证明在超参数搜索和生成式设计中是有效的。
遗传算法是一种基于自然选择的优化问题的技术。在这篇文章中，我将展示如何使用遗传算法进行特征选择。...进行竞赛选择以确定哪些成员将继续到下一代。竞赛中的成员数量由“tournament_size”设置。竞赛规模是根据评分指标从总体中选出的几个成员相互竞争。获胜者被选为下一代的父母。...对于较弱的成员，虽然提供了暂时的性能提升，但最终这会导致整体性能的降低，因为较弱的选项没有得到改进的机会。 自然选择 在自然选择中，遗传信息存储在染色体中。在繁殖过程中一些遗传物质从父母传给孩子。...结果来自交叉验证，使用准确性作为度量标准，使用的特征数量在括号中显示。 虽然这些结果不是决定性的，但它们显示了遗传算法的好处。模型性能基于遗传算法的特征子集，该子集始终优于基线模型和卡方特征子集。...这篇文章探讨了如何使用 sklearn-genetic 包将遗传算法用于特征选择。这些算法也已被证明在超参数搜索和生成式设计中是有效的。
在创建允许任何人工智能程序与游戏交互并实际玩游戏的环境之后，让我们选择一种算法并开发 AI 代理。 遗传算法 遗传模型基于使用生物进化概念来优化其行为的算法。...“在生物学中，进化是物种特征经过几代的变化，依赖于自然选择的过程。” [1] ? “生物进化理论基于所有物种都相关并随着时间逐渐变化的想法。...该理论指出，种群中的遗传变异会影响物种的物理特征（表型），其中一些特征可能使个体比其他特征更具优势。” [1] 。 这些身体优势然后可以通过父母延续到后代。...世代 世代是一组物种，每个物种都具有通过突变和交叉产生的特定特征，这些特征是从父母那里遗传的。...[1] 将此概念应用于人工智能，当我们进入下一代时，我们只选择最适合“生存”并将其“基因”复制到未来的个体。 交叉 在父母将基因传给下一代的繁殖周期中，他们的基因会发生交叉。
随机选择一对父母，随机选择一段基因。 直接把这一段父亲的基因复制到孩子对应的部分，孩子缺少的基因从母亲那里拿，已经重复的基因跳过。 ?...list.contains(c)) { list.set(i, c); i++; } } 在实现的过程中，需要保证父母不是同一个个体，需要保证随机一段的序列左端点小于右端点...变异对每一个个体都有概率，以一定的概率变异 这里的处理有很多种方法，例如，随机交换任意两个城市的位置，又如，随机逆序一段路径，再如，随机选择若干个奇数位的城市重新随机打乱以后按顺序放回…… 这里采用了随机逆序一段路径的方法...算法 10次测试最小值 10次测试平均值 遗传算法 147.34 150.9 模拟退火算法 167 197 局部搜索 147.34 148.9 从这张表中可以看到，在小数据规模的时候，模拟退火的算法准确度是最低的...采用与上面相同的方法，对三种算法进行测试，得到下表。 同样的，每组数据，分别对每种算法运行10次，取10次中运行时间最快的，单位为毫秒。
下面的 GIF 展示了为 GBA 制作《超级马里奥大陆》世界 1-1 第一部分的遗传算法。在下一节中，我将解释如何自己编写这个算法。...在创建允许任何人工智能程序与游戏交互并实际玩游戏的环境之后，让我们选择一种算法并开发 AI 代理。 遗传算法 遗传模型基于使用生物进化概念来优化其行为的算法。...“在生物学中，进化是物种特征经过几代的变化，依赖于自然选择的过程。” [1] “生物进化理论基于所有物种都相关并随着时间逐渐变化的想法。...该理论指出，种群中的遗传变异会影响物种的物理特征（表型），其中一些特征可能使个体比其他特征更具优势。” [1] 。 这些身体优势然后可以通过父母延续到后代。...[1] 将此概念应用于人工智能，当我们进入下一代时，我们只选择最适合“生存”并将其“基因”复制到未来的个体。 交叉 在父母将基因传给下一代的繁殖周期中，他们的基因会发生交叉。
选择：根据个体的适应度值进行选择操作，通常采用轮盘赌方法或锦标赛选择等方式，以保证优秀个体能够被保留并传递到下一代。 交叉（杂交）：通过交叉操作将两个父代个体的部分基因组合起来，产生新的子代个体。...交叉概率决定了在每一代中两个个体之间进行交叉操作的概率。一般来说，交叉概率较高时，可以增加基因的多样性，有助于探索新的解空间；而较低的交叉概率则有助于保持种群的稳定性。...常见的交叉概率范围是0.9左右。 变异概率决定了在每一代中每个个体发生变异的概率。适当的变异概率可以帮助避免算法陷入局部最优解，并增加全局搜索的能力。...在实际应用中，遗传算法处理大规模问题的性能表现如何？ 在实际应用中，遗传算法处理大规模问题的性能表现存在一定的局限性。...并行搜索的优势：尽管在大规模问题上存在挑战，但遗传算法的一个显著优势是其能够并行搜索多个解决方案，避免陷入局部最优解。
在SLAM环境中，粒子滤波器的普及在于其保持多个假设机器人的姿态和地图的能力，从而提供一个解决通信问题的办法。...里程计数据（这和传送到机器人中的控制指令相同），激光测量分别用u(t)和s（t）代表。下标t代表离散时间指数。这两个传感器测量（u , s）收集在：{ s0 ,u0 ,s1 ,u1……}。...用遗传算法程序和随机选择的程序进行了对比，结果显示经过遗传算法规划以后，探测相同区域和机器人相互碰撞的几率几乎为零。...;从图3-3中可以看出遗传算法进行规划后的地图构建没有重复的地区，而采用随机选择办法的地图构建存在重复的区域。...为了避免其他机器人也对相同的障碍物进行围绕，在机器人绕障的每一步都会留下信息素，即改变当前点在地图Map中的值以标记走过的点，这样释放信息素的行为就可以通过改变当前地图值的办法来实现，在is到4e的8个点中如果某个或某几个点被障碍物挡住的话
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