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数据+进化算法=数据驱动的进化优化?进化算法PK数学优化

『智能算法』转载 作者:杨翠娥&王源 数据驱动的进化优化是什么,仅仅就是数据+优化算法吗?数据驱动的进化优化适用于哪些应用场景?传统的数学优化方法是否迎来了新一轮的挑战。...简单来说,数据驱动的进化优化(Data-driven evolutionary computation)就是借助数据和进化算法求解优化问题。首先为什么用进化算法呢?...Ⅱ 数据驱动进化优化算法 ---- 那么,数据驱动的进化优化是怎样进行的呢?过程如图1所示(来自文献[1])。...Ⅲ 进化算法VS数学优化(以下的讨论均基于单目标优化问题) ---- 上面的章节对数据驱动的进化优化给出了一个简单介绍,看到这里大家可能想问一下进化算法和数学优化(如果不熟悉数学优化是什么可以参考这篇文章...由于进化算法本身天生具有良好的并行特性,基于GPU并行计算的进化算法是否能够在一定程度上解决进化算法速度慢的问题绝对是一个值得研究的topic。

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    HPA数据库更新脑图谱、血液图谱与代谢图谱

    原来的HPA数据库主要包含组织图谱、细胞图谱与病理图谱,分别包含内容如下: 组织图谱: 某蛋白在机体不同组织脏器中的表达情况。 细胞图谱: 某蛋白在细胞内的定位情况,如核内、细胞膜上等。...病理图谱: 某蛋白在不同肿瘤中的表达情况。...最近,HPA数据库更新了脑图谱、血液图谱与代谢图谱,让我们一起来看看他们包含了哪些内容吧: 脑图谱 脑内最重要的功能单元就是神经元了,神经元的胞体和树突富含微观结合蛋白2 (MAP2),而轴突富含低分子量...可以看到血液图谱目前仅有RNA信息,没有蛋白信息。 ? ? ? ? 不同数据集中表达情况,可以发现该基因在所有白细胞中均表达。 ? 其余三类信息待补充。...代谢图谱 代谢图谱主要是手工整理了胞内的代谢通路,确定了各类代谢反应及其胞内定位,具体如下: ? 不同代谢通路,如组氨酸代谢和磷酸戊糖途径。 ? 胞内不同部位,如线粒体、胞浆、内质网、核内等。 ?

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    Linux 性能问题难点解析(内附 4 套图谱

    作为程序员,和 Linux 打交道,在服务器上分析系统性能情况,是每一个后端工程师都无法避开的事情。...虽说咱有布伦丹·格雷格(Brendan Gregg)大师整理的性能工具图谱,相信你也多少参考过,但其实它还不够具体,使用时还要去查找每个工具的手册,对比分析做出选择。 ?...相信当你看了倪朋飞《Linux 性能优化实战》中总结的几个性能工具图,一定会解决你的问题的。...专栏提供了 30 多个 Linux 性能问题的诊断思路,真正是让你 10 分钟定位到系统瓶颈,讲的 Linux 的套路,实实在在的能解决工作中的实际问题。...毫不夸张的说,这是超赞的 Linux 教程,口碑相当不错,已经有超过 27000 人订阅了。

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    神经进化算法

    即使是最简单的神经进化算法(“传统神经进化”),没有多余的花里胡哨的普通算法,也许能够解决许多有趣的问题。...我在包含许多局部最大值的系统中更喜欢这个方法,所以对于随机梯度下降(SGD),你最终会得到局部最大值,而神经进化(NE)算法有更大的可能性找到一个更好的局部甚至全局最大值。...另外,使用传统神经进化(CNE)复合循环神经网络结构相对简单。...在文献中,传统神经进化(CNE)仍然存在许多问题,其中算法实际上失去了多样性,也收敛到局部极大解,而这个子领域的大量工作是寻找更先进的算法(在上文中,ESP和NEAT是命名)。...我会试着去攻击convnet.js,并实现一个简单的、可以训练神经网络获得一些分数的传统神经进化(CNE)训练器,然后把它用来测试钟摆问题是否会被这些方法攻击。

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    知识图谱还是数据图谱? | 清华AI Time

    数据图谱?知识图谱? 吴信东首先对知识图谱的认识问题做出了纠正。...图谱就是概念的关系的连接,这个说法是错误的,节点之间以边相连,这只是图谱,比如我给张三打电话,“打电话”连接我与张三,这叫图谱,但不叫知识图谱。...现在大部分知识图谱还停留在数据图谱上,是对个人了解以后生成的个性化推荐,知识图谱也可能有,也可能还没有认知这一层。这是对认知图谱、数据图谱和知识图谱的大致理解。...明略科技年底会做出动态知识图谱,这个图谱会根据内容变化,静态图谱中间形成的一帧一帧的图谱变化是有视觉模型的,也有时间和空间作为引导。...不过这只是把图谱和推理杂糅起来了,即使如此,认知图谱肯定是知识图谱图谱被扩充了,常识性的知识和推理的模型也被加进去了。

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    进化算法中的差分进化算法(Differential Evolution)

    引言差分进化算法(Differential Evolution,DE)是一种全局优化算法,可用于解决复杂的优化问题。它源于遗传算法和进化策略,通过模拟自然界中的进化过程来搜索最优解。...差分进化算法被广泛应用于函数优化、参数优化、机器学习等领域,具有较好的鲁棒性和全局搜索能力。算法原理差分进化算法基于个体间的差异性来进行搜索和优化。...算法特点差分进化算法具有以下特点:简单有效:差分进化算法不依赖于问题的具体性质,适用于各种优化问题。全局搜索:差分进化算法具有较好的全局搜索能力,能够找到问题的全局最优解。...鲁棒性:差分进化算法对初始解的选择和参数的设置相对不敏感,具有较好的鲁棒性。低内存消耗:差分进化算法仅需要存储当前个体和新解的信息,内存消耗较低。...总结差分进化算法是一种强大的全局优化算法,可以应用于各种优化问题。它通过模拟进化的过程,不断地生成和选择新的解,以寻找问题的最优解。

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    工具进化简史

    关于进化史,GET写作计算出的写作角度非常多,比如: 蒸菜工具的进化史 程序媛进化史 睡衣的进化史 挖矿机进化史 毒品的魔鬼进化史 库里的投篮进化史 迪士尼公主进化史 中产阶级水果进化史 锦鲤本鲤の进化史...公众号标题党进化史 太空垃圾进化史 粉红色的进化史 …… 可以蹭的热点就比较少,在GET写作的热点库里,只有2条: 编辫子小工具 男性造型百年进化史 所以,本文没有值得蹭的热点,从这个角度来说,本文是一篇干货文...01 创造工具是为了提高生存机率 猿人到智人的进化有很大因素来自工具的创造,当一个生命体自我生存方式可以通过外界物质的提升,那么这个时候这个生命体的存活机率就会大提升(寿命增长)。

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