Projects Security Insights Additional navigation options master 1Branch 4Tags Code This branch is13 commits behindsrom/cma-es:master. Repository files navigation README MIT license Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy (CMA-ES) A Tensorflow v2 implementation. ...
Python implementation of CMA-ES. Contribute to CMA-ES/pycma development by creating an account on GitHub.
黑盒优化CLIP模型的prompt embedding:github.com/mrflogs/CraF (ICML 24) es = cma.CMAEvolutionStrategy(cfg["intrinsic_dim"] * [0], cfg["sigma"], inopts=cma_opts) while not es.stop(): net.train() solutions = es.ask() # list of numpy array. [numpy.ndarray]. len(solutions) = cfg[...
https://github.com/FlorinAndrei/fast_feature_selection 作者:Florin Andrei
特征选择是指从原始特征集中选择一部分特征,以提高模型性能、减少计算开销或改善模型的解释性。特征选择的目标是找到对目标变量预测最具信息量的特征,同时减少不必要的特征。这有助于防止过拟合、提高模型的泛化能力,并且可以减少训练和推理的计算成本。 如果特征N的数量很小,那么穷举搜索可能是可行的:比如说尝试所有可...
特征选择是指从原始特征集中选择一部分特征,以提高模型性能、减少计算开销或改善模型的解释性。特征选择的目标是找到对目标变量预测最具信息量的特征,同时减少不必要的特征。这有助于防止过拟合、提高模型的泛化能力,并且可以减少训练和推理的计算成本。 如果特征N的数量很小,那么穷举搜索可能是可行的:比如说尝试所有可...
Github上的CMA-ES / pycma。 Zenodo, ,2019年2月。 pycma是的Python实现和一些相关的数值优化工具。 ( )是用于连续搜索空间中困难(非凸,病态,多模态,粗糙,嘈杂)优化问题的随机无导数优化算法。 有用的链接: 安装 类型 python -m pip install cma 在系统shell安装从Python包索引(PyPI中) (这可能是在Github...
mkdir 构建 光盘构建 制作.. 制作 (可选)更改(增加)示例代码中的问题维度和/或问题编号。 阅读生成的 API 文档!( http://alexanderfabisch.github.com/CMA-ESpp/html/ ) 现在您已准备好检查和编辑 example2.cpp。 确保函数的所有目标参数分量的尺度有点相似,sigma 对应于各自搜索间隔的大约 1/4。
SFS速度很快(可以在所有CPU内核上运行),但性能一般。但它是目前最简单的算法。 如果你只是想用一个简单的算法快速估计出最佳的特征集,那么SFS还不错。如果你想要绝对最好的客观价值,CMA-ES似乎是首选,并且它也不慢。 最后本文的代码: https://github.com/FlorinAndrei/fast_feature_selection 作者:Florin Andrei...
本文翻译自:https://lilianweng.github.io/lil-log/2019/09/05/evolution-strategies.html,这篇博文很早就看过,但是每次都是似懂非懂,各种数学公式,虽然我做这个方向的研究很久,但是仍然不能全懂。这个端午,闲来无事,便萌生了翻译的念头,在此分享给各位对这个方向感兴趣的同学们。进化计算近年来的应用领域也一直...