Plenary lecture 8: towards opposition and center-based sampling for high-dimensional search spaces
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Footprints of the opposition concept can be observed in many areas around us. But it has sometimes been called by different names. Opposite particles in physics, complement of an event in probability, absolute or relative complement in set theory, and theses and antitheses in dialectic just are some examples to mention. Recently for the first time, Opposition-Based Learning (OBL) was proposed and then the opposition-based methods have been introduced in different artificial intelligence areas. All of them have tried to enhance searching or leaning process by utilizing the opposition concept. Opposition-based evolutionary algorithms, opposition-based neural networks, and also opposition-based reinforcement learning are some efforts in this direction. The main idea behind OBL is the simultaneous consideration of a candidate and its corresponding opposite candidate in order to achieve a better approximation for the current solution. The first and second parts of this lecture introduce the opposition-based sampling and its applications in various soft computing techniques and center-based sampling, respectively. Population-based algorithms, such as Differential Evolution (DE), Particle Swarm Optimization (PSO), Genetic Algorithms (GAs), and Evolutionary Strategies (ES) are commonly used approaches to solve complex problems from science and engineering. They work with a population of candidate solutions. In this lecture, a novel center-based sampling is introduced for these algorithms. Reducing the number of function evaluations to tackle with high-dimensional problems is a worthwhile attempt; the proposed center-based sampling can open a new research area in this direction. Our simulation results confirm that this kind of sampling, which can be utilized during population initialization and/or generating successive generations, can be valuable in solving high-dimensional problems efficiently. Quasi-Oppositional Differential Evolution (QODE) will briefly be discussed as an evidence to support the proposed sampling theory. Finally, the opposition-based sampling and center-based sampling will be compared in this lecture.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle