DEAP:使突变概率依赖于世代数 - 腾讯云开发者社区

对于遗传算法，将使用名为DEAP的python包。本文的主要目的是让读者熟悉遗传算法，以找到最优设置;因此，本文只研究两个参数。此外，本文假定读者对RNN有所认识(理论和应用)。...DEAP地址：https://github.com/DEAP/deap 具有完整代码的ipython netbook可以在以下链接中找到。...物种进化的过程(例子中的解决方法)是模仿的，依赖于生物启发的部分，例如交叉。此外，由于它不考虑辅助信息(例如导数)，它可以用于离散和连续优化。...突变:它的目的是通过随机交换或关闭解决方案，将多样性和新奇性引入到解决方案池（solution pool）中。例如二进制突变。 ?...同样，使用了有序交叉、随机突变和赌轮选择。遗传算法参数值被任意初始化;我建议你在不同的设置下尝试。

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遗传算法入门

在19世纪60年代，科学家Fraser在其论文中首先提到了选择和突变操作。密西根大学教授J．Holland在20世纪70年代研究自然和人工自适应系统时，首先提出了遗传算法基本形式。...遗传算法通过模拟生物进化对种群中个体进行选择、交叉、变异操作，能将优秀的基因保留下来，传递给后代，使种群向最优方向进化。...个体中适应度值较大，其个体就有较大的概率遗传给下一代反之，适应度值小的，其个体淘汰的概率就比较高，模拟进化过程中的优胜劣汰。...，基因突变导致出现了新的基因出现，而此基因能适应改变后的环境。...变异操作的概念是指种群中任意个体以一定的概率使其染色体中一个或几个基因位发生突变。这种操作很有可能出现原有种群通过交叉获取不到的基因表现形式，在丰富种群基因库同时也能防止遗传算法过早的收敛。

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扩散模型=进化算法！生物学大佬用数学揭示本质

，将上式简化：由此可知，扩散模型和进化算法都涉及迭代数据更新和从复杂分布中对新对象进行采样，两者都是定向更新和随机扰动的组合。...突变和选择共同改变了这些分布的形状。许多受生物启发的进化算法都是通过维护和迭代大量种群的分布，来优化目标函数。...考虑统计物理学中的能量和概率，进化任务可以将适应度映射到概率密度，从而来与生成任务联系起来（高适应度对应于高概率密度）。...作者最终从数学上推导出了一种称为Diffusion Evolution的新算法，基于迭代误差校正来进行优化，类似于扩散模型，但不依赖于神经网络： 1）从一组随机解开始（如扩散模型中的噪声）； 2）在每个步骤中...学习和进化，本质上是在做同样的事情，顺着这条路，我们可以继续思考：模型推理是有限的，而真正的进化可能是无限且开放式的，如何使Diffusion Evolution适应开放式环境？

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简述遗传算法

初始个体即为寻找最优解的初始可行解，此时算出的适应度函数值不一定是最优的，初始种群大小为超参数，根据问题的规模来确定，且种群大小不随着迭代次数增加而变化，遗传算法本质上是不断把优质基因加入到后代当中去，不存在淘汰最差个体的情况生存代数的确定...生存代数即为迭代次数，一般是等着适应度函数的变化收敛程度满足设定的阈值参数后就可以终止迭代，即此时的最优解就是此时最大适应度函数对应的个体基因的遗传(复制) 计算适应度值每个个体的基因编码解码成实际的...xk(k最大为个体总数)后，将每个x(列向量)代入适应度函数中 i 为自变量个数计算适应度值的总和每个个体被复制的概率计算每个染色体被复制的累积概率计算累积概率的目的是任何一个被复制的概率都会等于区间...基因突变设定突变概率，总基因数为个体数乘以二进制串长，然后生成(0,1)的长度为总基因数的随机数，选出随机数中小于突变概率的基因，根据该基因的下标序号除以个体数所得的商就是需要突变的个体，余数就是该个体所要突变的基因位置...自然选择在经过基因突变后的新个体(个体数与之前保持不变)，每个个体的基因串解码后又再次进行适应度值的计算，然后继续轮盘选择，不断迭代复制、交配、突变等几步，直到最大适应度值不发生变化或者变化的差值在给定的阈值时则停止迭代

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近代数学13个学派(13k字)

他的《差分学》和《概率论》已成为经典著作，其中马尔可夫过程也已发展成概率论的一个新分支。...19世纪50年代开始，意大利数学家与欧洲数学有了广泛交流，使意大利摆脱了闭塞落后的局面。...在20世纪初，法国函数论学派吸引了世界各地的学生，推动了世界函数论的发展。第一次世界大战使法国科学研究遭受重创，函数论学派的没落。法国数学在战后逐渐转向应用领域和公理化方法。...柯尔莫哥洛夫在数论方面做了大量工作，并应用实变函数论和测度论将概率论建立在严格的数学基础上。亚历山德罗夫和乌雷松也都是卢津的学生，早年从事函数论研究，后转向拓扑学，成为20世纪该学科的先驱。...莫斯科学派将函数论作为工具，在拓扑学、微分方程、概率论等几个方面都获得长足发展，其中有较著名数学成果的还有索伯列夫的现代微分方程理论、辛钦的概率研究、盖尔范德的泛函分析与代数成就等。

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人工智能与大学数学是“近亲”

2016年Google DeepMind的AlphaGo打败了韩国的围棋大师李世石九段，让人工智能赢得了前所未有的关注。...人工智能的发展，主要得意于三个方面： GPU的发展使并行计算变得速度更快、成本更低、性能更强大；深度学习算法大大提升了人工智能在语音、图像处理等应用层面的准确度；与此同时，存储设备的容量变得越来越大...今天的这篇文章主要跟大家讲述人工智能与大学数学（高等数学、线性代数、概率论与数理统计）间密不可分的关系。人工智能——为机器赋予人的智能人工智能分为“强人工智能”和“弱人工智能”。...线性代数（35%） Skyler Speakman曾说：“线性代数是21世纪的数学”，我完全赞同该论述。在机器学习领域，线性代数无处不在。...机器学习需要的数理统计基础和概率论知识包括组合数学、概率规则&公理、贝叶斯定理、随机变量、方差和均值、条件和联合分别、标准分布（伯努利、二项、多项、统一和高斯）、矩母函数、最大似然估计（MLE）、先验和后验

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干货书！基于单调算子的大规模凸优化

一阶凸优化方法更有效地解决大规模优化问题的研究始于20世纪60年代和70年代，但当时该领域的重点是二阶方法，后者更有效地解决较小的问题。...这本书使读者能够选择甚至设计最适合任何给定问题的分割方法。...对读者的背景要求是对高级微积分、线性代数、基本概率以及凸分析的基本概念有良好的了解，这些知识涉及到Boyd和Vandenberghe的凸优化的第2章到第5章的凸集、凸函数、凸优化问题和凸对偶。...(数学)分析和测量理论的概率论背景是有帮助的，但不是必要的。非正式地，这本书预设了对凸优化的兴趣，并欣赏它作为一个有用的工具。...为了使讨论简明扼要，我们将重点放在优化算法上，而不是讨论算法解决的优化问题的工程和科学起源。

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J. Med. Chem. | ChemistGA：一种多目标可合成全新药物设计方法

首先，在初始数据集C中随机选取N对分子作为初始父种子种群A和B，然后在A和B之间进行杂交，得到A和B中每对分子的推荐子代的Top-50输出；突变的第二种方法可以应用于任何后代分子，概率为1%。...R-ChemistGA的成功依赖于生成进化每隔几代获得正确的校准和准确的反馈。在图1所示的框架中，这种校准每隔五代就会发生一次。...第二种突变类型与Virshu等人使用的突变类型相似，作者将随机将SMART定义的反应模板应用于分子，以产生模板定义的突变。...所有模型均在DRD2、JNK3和GSK3β数据集上训练，以摩根分子指纹作为输入，随机森林分类模型作为标准预测模型，最后以分类模型预测的阳性概率作为生物活性评分。...图2左侧第一行显示了两种方法（ChemistGA和GB-GA）生成分子的成功率与生成代数的关系，其中ChemistGA的成功率随着进化代数的增加而持续上升，最终稳定在0.45左右。

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AI大行其道，你准备好了吗？—谨送给徘徊于转行AI的程序员

进入20世纪90年代，神经网络、遗传算法等科技“进化”出许多解决问题的最佳方案，于是21世纪前10年，复兴人工智能研究进程的各种要素，例如摩尔定律、大数据、云计算和新算法等，推动人工智能在20世界20年代进入快速增长时期...该计划书写道：“只要精心挑选一群科学家，让他们一起研究一个夏天，就可以取得重大进展，使机器能够解决目前只有人类才能解决的那些问题。”至少可以说，这种看法过于乐观。...后来在2015年的ImageNet Challenge竞赛中，这项技术使准确率进一步提升至96%，首次超越人类。 ?...基本所有常见机器学习算法需要的数学基础，都集中在微积分、线性代数和概率与统计当中。下面我们先过一过知识重点，文章的后部分会介绍一些帮助学习和巩固这些知识的资料。...线性代数　　大多数机器学习的算法要应用起来，依赖于高效的计算，这种场景下，程序员童鞋们习惯的多层for循环通常就行不通了，而大多数的循环操作可转化成矩阵之间的乘法运算，这就和线性代数有莫大的关系了。

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综述精读 | 癌症的进化理论：挑战与潜在解决方案

，并在21世纪成为癌症生物学的核心，这主要得益于癌症遗传学的研究。...Ford专门撰写了一篇关于健康、受辐射或癌变体细胞中选择压力的论文，支持"不平衡的核型变化会影响生存和增殖的概率"这一假设，并因此认为"细胞群体的核型结构将是选择力量在其内部产生的变异上运作的结果"。...当克隆进化模型仅依赖于遗传突变时，表观遗传变异对其理论准确性提出了挑战，但不挑战其事实范围。...Para_03 首先，癌细胞的表现型通常依赖于非遗传但可遗传的特性，例如表观突变。这种由表观遗传驱动的表现型多样性可以通过纳入表观突变轻松地整合到克隆进化模型中。...这一初始的表型可塑性阶段使一些个体得以避免灭绝。其次，在幸存群体中发生了一些遗传性（因此是可遗传的）变化，使它们能够在新环境中生存，而不必付出表型可塑性的代价。

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数理逻辑-布尔代数

布尔代数由于缺乏物理背景,所以研究缓慢,到了20世纪30～40年代才有了新的进展,大约在 1935年,M.H.斯通首先指出布尔代数与环之间有明确的联系,他还得到了现在所谓的斯通表示定理：任意一个布尔代数一定同构于某个集上的一个集域...；任意一个布尔代数也一定同构于某个拓扑空间的闭开代数等,这使布尔代数在理论上有了一定的发展.布尔代数在代数学（代数结构）、逻辑演算、集合论、拓扑空间理论、测度论、概率论、泛函分析等数学分支中均有应用。...、逻辑学家德·摩根.摩根在19世纪前半叶卷入了一场著名的争论,布尔知道摩根是对的,于是在1848年出版了一本薄薄的小册子来为朋友辩护。....这样,就使逻辑本身受数学的支配.为了使自己的研究工作趋于完善,布尔在此后6年的漫长时间里,又付出了不同寻常的努力。...20世纪初,罗素在《数学原理》中认为,“纯数学是布尔在一部他称之为《思维规律》的著作中发现的.”此说一出,立刻引起世人对布尔代数的注意。

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AI大行其道，你准备好了吗？——谨送给徘徊于转行AI的程序员

进入20世纪90年代，神经网络、遗传算法等科技“进化”出许多解决问题的最佳方案，于是21世纪前10年，复兴人工智能研究进程的各种要素，例如摩尔定律、大数据、云计算和新算法等，推动人工智能在20世界20年代进入快速增长时期...该计划书写道：“只要精心挑选一群科学家，让他们一起研究一个夏天，就可以取得重大进展，使机器能够解决目前只有人类才能解决的那些问题。”至少可以说，这种看法过于乐观。...后来在2015年的ImageNet Challenge竞赛中，这项技术使准确率进一步提升至96%，首次超越人类。不错，这一切都归功于一个概念：“ 深度学习(Deep Learning) ”。...基本所有常见机器学习算法需要的数学基础，都集中在微积分、线性代数和概率与统计当中。下面我们先过一过知识重点，文章的后部分会介绍一些帮助学习和巩固这些知识的资料。...梯度下降法示意图线性代数：大多数机器学习的算法要应用起来，依赖于高效的计算，这种场景下，程序员童鞋们习惯的多层for循环通常就行不通了，而大多数的循环操作可转化成矩阵之间的乘法运算，这就和线性代数有莫大的关系了

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达尔文进化论要加速！人类80年后手臂会多一条血管

同时，他们还从此前发布的文献中发现，正中动脉在澳大利亚人群中留存的比例，从19世纪80年代中期的约10%，增加到了20世纪末的30%以上。...相较于一个世纪前，如今的人们有三倍的概率会拥有这条遗存的正中动脉。如果这种趋势继续下去，80 年后出生的人都将携带这条「额外」的动脉。为什么会出现这种「微进化」？...研究人员认为，主要原因还是基因突变。正中动脉退化的机制是由特定的基因启动和调节的，而正中动脉留存到成年，则表明这些调节基因的表达失败。...很可能是正中动脉发育相关的基因发生了突变，导致了只有在胚胎时期才存在的正中动脉没有退化。那么，人体解剖结构的这种突然变化是好事还是坏事？其实是好坏都有。...另外，正中动脉或许能增强人类的前臂力量，使手部更不容易疲劳，另一方面，正中动脉的存在是一把双刃剑，在成年期可能会压迫正中神经，并导致疼痛和腕管综合征。

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传统程序员要不要转行到AI？

作者|章华燕近年来，随着 Google 的 AlphaGo 打败韩国围棋棋手李世乭之后，机器学习尤其是深度学习的热潮席卷了整个 IT 界。...该计划书写道：“只要精心挑选一群科学家，让他们一起研究一个夏天，就可以取得重大进展，使机器能够解决目前只有人类才能解决的那些问题。” 至少可以说，这种看法过于乐观。...后来在 2015 年的 ImageNet Challenge 竞赛中，这项技术使准确率进一步提升至 96%，首次超越人类。 ?...基本所有常见机器学习算法需要的数学基础，都集中在微积分、线性代数和概率与统计当中。下面我们先过一过知识重点，文章的后部分会介绍一些帮助学习和巩固这些知识的资料。...梯度下降法示意图线性代数大多数机器学习的算法要应用起来，依赖于高效的计算，这种场景下，程序员童鞋们习惯的多层 for 循环通常就行不通了，而大多数的循环操作可转化成矩阵之间的乘法运算，这就和线性代数有莫大的关系了

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AI大行其道，你准备好了吗？仅送给徘徊于转行AI的程序员

https://blog.csdn.net/u013709270/article/details/74892124 本文经作者授权发布近年来，随着 Google 的 AlphaGo 打败韩国围棋棋手李世乭之后...该计划书写道：“只要精心挑选一群科学家，让他们一起研究一个夏天，就可以取得重大进展，使机器能够解决目前只有人类才能解决的那些问题。” 至少可以说，这种看法过于乐观。...后来在 2015 年的 ImageNet Challenge 竞赛中，这项技术使准确率进一步提升至 96%，首次超越人类。...基本所有常见机器学习算法需要的数学基础，都集中在微积分、线性代数和概率与统计当中。下面我们先过一过知识重点，文章的后部分会介绍一些帮助学习和巩固这些知识的资料。...梯度下降法示意图线性代数大多数机器学习的算法要应用起来，依赖于高效的计算，这种场景下，程序员童鞋们习惯的多层 for 循环通常就行不通了，而大多数的循环操作可转化成矩阵之间的乘法运算，这就和线性代数有莫大的关系了

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数学与编程：“概率论”总结

我看过一些概率的书籍。有一些在数学上处理得好，但太偏重于纯粹数学；概率和编程结合的书，又过“实用”，没有把概率论的数学本质讲清楚。理论是最好的实用。...公理化体系是建立在现代数学的基础上，特别依赖于集合论和测度论的发展。因此它等到20世纪才建立起来。一些基本的概率论术语，如样本、实验、事件、随机变量，放在集合论的大环境里，就比较容易理解。...概率论是在事件集合上，增加一个称为“概率”的测度，对应起来。概率测度代表事件这样一个集合的“大小”。集合越大，越可能出现。...数学的许多理论体系都来自于解题过程中产生的思想，比如高次多项式解这一数学难题，就孕育了抽象代数中的许多重要概念。如果没有了数学难题，比如千禧年七大问题，数学就丧失了它赖以生存的动能。...在矩概念上建立起的矩生成函数，是一种很常用的概率论理论研究工具。最后，是一些普适定律，比如Chebyshev不等式和中心极限定律。这些定律不依赖于具体分布的类型，对所有分布都成立。

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作业车间调度JSP与遗传算法GA及其PythonJavaC++实现

调度的任务是安排所有作业的加工调度排序，约束条件被满足的同时，使性能指标得到优化。作业车间调度需要考虑如下约束: 1.每道工序在指定的机器上加工，且必须在前一道工序加工完成后才能开始加工。...进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择以及杂交等。...系统通过模拟生物进化，包括遗传、突变、选择等，来不断地产生新个体，并在算法终止时求得最优个体，即最优解。...用crossProbability表示，并且值为0.95 4.变异概率：控制变异算子的使用频率，用mutationProbability表示，并且值为0.05 5.遗传代数：种群的遗传代数，用于控制遗传算法的终止...染色体变异算子变异的作用主要是使算法能跳出局部最优解，因此不同的变异方式对算法能否求得全局最优解有很大的影响。使用位置变异法作为变异算子，即从染色体中随机产生两个位置并交换这两个位置的值 ?

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传统程序员要不要转行到AI？

近年来，随着 Google 的 AlphaGo 打败韩国围棋棋手李世乭之后，机器学习尤其是深度学习的热潮席卷了整个 IT 界。...该计划书写道：“只要精心挑选一群科学家，让他们一起研究一个夏天，就可以取得重大进展，使机器能够解决目前只有人类才能解决的那些问题。” 至少可以说，这种看法过于乐观。...后来在 2015 年的 ImageNet Challenge 竞赛中，这项技术使准确率进一步提升至 96%，首次超越人类。 ?...基本所有常见机器学习算法需要的数学基础，都集中在微积分、线性代数和概率与统计当中。下面我们先过一过知识重点，文章的后部分会介绍一些帮助学习和巩固这些知识的资料。...梯度下降法示意图线性代数大多数机器学习的算法要应用起来，依赖于高效的计算，这种场景下，程序员童鞋们习惯的多层 for 循环通常就行不通了，而大多数的循环操作可转化成矩阵之间的乘法运算，这就和线性代数有莫大的关系了

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计算机中的数学【集合论】现代数学的共同基础

现在，主流数学家对于它应该是基本接受的，因为很多数学分支的重要定理都依赖于它。...在我们后面要回说到的学科里面，下面的定理依赖于选择公理：拓扑学：Baire Category Theorem 实分析（测度理论）：Lebesgue 不可测集的存在性泛函分析四个主要定理：Hahn-Banach...至于其它的，比如几何和概率论，在古典数学时代，它们是和代数并列的，但是它们的现代版本则基本是建立在分析或者代数的基础上，因此从现代意义说，它们和分析与代数并不是平行的关系。...在19世纪的时候，分析的世界仍然有着一些挥之不去的乌云。而其中最重要的一个没有解决的是“函数是否可积的问题”。...实分析在实数理论和测度理论上建立起现代分析在19世纪中后期，不连续函数的可积性问题一直是分析的重要课题。对于定义在闭区间上的黎曼积分的研究发现，可积性的关键在于“不连续的点足够少”。

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数学，对人工智能开发者意味着什么

21世纪以来，全球化的加速和互联网的蓬勃发展，带来全球范围内电子数据的爆炸性增长，人类迈入了大数据时代。与此同时，计算机芯片的计算能力也持续高速增长。...为了避免过于专注数学原理，忽略数学知识的应用，在数学知识的选择上，应该侧重与人工智能关系紧密的知识模块，注重培养数学思维意识，例如掌握在线性代数中将研究对象形式化、通过概率论描述数据的统计规律等数学思维理念...线性代数概念是机器学习必备的基础知识，是人工智能研究的基础工具集。掌握线性代数有助于理解不同机器学习算法背后的原理、算法内部是如何运行的，以便在开发机器学习系统时更好地作决策代数。...在机器学习模型中，如果把所要处理的样本数据看作随机变量或随机向量，就可以利用概率论的观点，对问题构建概率统计模型，继而开展对问题的各种研究，如今概率问题已经深入人工智能、社会科学、生物信息科学等方方面面...(3) 从算法实践的角度来看，需要掌握至少一门人工智能的，例如被称为机器学习最优秀的语言Python，具有语法简洁、易读易学、可移植性好、有丰富的库支持等优点，Python采用强制缩进的方式使代码具有极佳的可读性

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