Facebook 宣布无梯度优化开源器材 Nevergrad，可应用于种种呆板进修题目
发布时间：2018-12-25 02:20:52 所属栏目：移动互联 来源：丛末
导读：大大都呆板进修使命从天然说话处理赏罚、图像分类到翻译以及大量其他使命，都依靠于无梯度优化来调解模子中的参数和/或超参数。为了使得参数/超参数的调解更快、更简朴，Facebook 建设了一个名叫 Nevergrad（https://github.com/facebookresearch/nevergrad）
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这个示例展示了行使 pcCMSA-ES 噪声打点道理（https://homepages.fhv.at/hgb/New-Papers/PPSN16_HB16.pdf）的 TBPSA 如安在示意上赛过几种更换方案。Facebook 研究团队在这里只将 TBPSA 与算法的一个有限示例举办了比拟，不外，比起其他的要领，它的示意同样更好。 （编辑：湖南网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
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