国际语义评测研讨会（International Workshop on Semantic Evaluation, SemEval）是由ACL下属的SIGLEX主办，是全球范围内影响力最强、规模最大、参赛人数最多的自然语言语义评测竞赛。
本文将为你解释为什么没有一个机器学习专家能对上述问题给出直接答案。事实上，找到合适的数据、算法、参数是应用机器学习的难题，也是你唯一需要努力解决的部分。
回溯算法是解决组合优化问题的一种经典方法。它通过逐步构建问题的解，同时利用剪枝技巧来减少搜索空间，从而提高算法的效率。本篇博客将深入探讨回溯算法的原理，介绍回溯算法的优化方法和剪枝技巧，并提供详细的解释和示例。
最近我在学习约束多目标问题的论文，其中由明博士和张教授发表在TEVC上的c-DPEA非常不错~
显示约束和解空间：规定每个分量xi取值的约束条件称为显式约束。对给定的一个问题，显示约束规定了所有可能的元组，他们组成问题的候选解集，被称为该问题实例的解空间。 隐式约束和判定函数：隐式约束给出了判定一个候选解是否为可行解的条件。一般需要从问题描述的隐式约束出发，设计一个判定函数，程序根据判定函数判断一个解是否为可行解。 最优解和目标函数：目标函数，也称代价函数，用来衡量每个可行解的优劣。使目标函数取得最大（小）值的可行解为问题的最优解。 剪枝函数：为了提高搜索效率，在搜索过程中使用约束函数，可以避免无谓地
一 什么是禁忌搜索算法？ 禁忌搜索算法（Tabu Search Algorithm，简称TS）起源于对于人类记忆功能的模仿，是一种亚启发式算法(meta-heuristics)。它从一个初始可行解(initial feasible solution)出发，试探一系列的特定搜索方向(移动)，选择让特定的目标函数值提升最多的移动。为了避免陷入局部最优解，禁忌搜索对已经历过的搜索过程信息进行记录，从而指导下一步的搜索方向。 禁忌搜索是人工智能的一种体现，是局部搜索的一种扩展。禁忌搜索是在邻域搜索(local
回溯法的应用范围：只要能把待求解的问题分成不太多的步骤，每个步骤又只有不太多的选择就可以考虑使用回溯法。 若用回溯法求问题的所有解时，要回溯到根，且根结点的所有可行的子树都要已被搜索遍才结束。 而若使用回溯法求任一个解时，只要搜索到问题的一个解就可以结束。 回溯法将问题的候选解按照某一顺序逐一枚举和检验。当发现当前候选解不可能是解时，就选择下一个候选解，若当前候选解符合要求，且还未达到求解的规模，则继续扩展当前候 选解的规模，如果候选解已经满足了所有要求，并且也达到了问题的规模，那么该候选解就是问题的一个
现在主流的排序模型设计和使用方式是：离线训练模型，冻结参数，并将其部署到在线服务。但是实际上，候选商品是由特定的用户请求决定的，其中潜在的分布（例如，不同类别的商品比例，流行度或新商品的比例）在生产环境中彼此之间存在很大差异。经典的参数冻结推理方式无法适应动态服务环境，使得排序模型的表现受到影响。
给你一个 无重复元素 的整数数组 candidates 和一个目标整数 target ，找出 candidates 中可以使数字和为目标数 target 的 所有 不同组合 ，并以列表形式返回。你可以按 任意顺序 返回这些组合。
1.比较笨的枚举算法思想 2聪明—点的递推算法思想 3.充分利用自己的递归算法思想 4.各个击破的分治算法思想 5.贪心算法思想并不贪婪 6.试探法算法思想是—种委婉的做法 7.迭代算法 8.模拟算法思想
遗传算法（Genetic Algorithm，GA）最早是由美国的 John holland于20世纪70年代提出,该算法是根据大自然中生物体进化规律而设计提出的。是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。该算法通过数学的方式,利用计算机仿真运算,将问题的求解过程转换成类似生物进化中的染色体基因的交叉、变异等过程。在求解较为复杂的组合优化问题时,相对一些常规的优化算法,通常能够较快地获得较好的优化结果。遗传算法已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。
AI 科技评论按：这是 otoro.net 的系列技术博客之一，以通俗可视化的方法讲解了进化策略（Evolution Strategies）中的诸多概念。AI 科技评论全文编译如下。 本文将通过一些可视化的案例向大家解释进化策略是如何工作的。为了方便更多入门读者理解本文，我将对相关公式做简化处理。同时，我也为希望理解更多数学细节的读者提供了相关数学公式的原始论文。这是本系列的第一篇文章，在本系列中，我会向大家介绍如何在诸如 MNIST、OpenAI Gym、Roboschool、PyBullet 等任务中应
禁忌算法是从一个初始可行解出发，选择一系列的特定搜索方向(移动)作为试探，选择实现让特定的目标函数值变化最多的移动。为了避免陷入局部最优解，TS搜索中采用了一种灵活的"记忆"技术，对已经进行的优化过程进行记录和选择，指导下一步的搜索方向，这就是Tabu表的建立。
回溯法实际上一个类似枚举的搜索尝试过程，主要是在搜索尝试过程中寻找问题的解，当发现已不满足求解条件时，就「回溯」返回，尝试别的路径。
必须将人工神经网络的权重初始化为小的随机数。这是因为这是用于训练模型的随机优化算法的期望，即随机梯度下降。
粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是由J. Kennedy和R. C. Eberhart等开发的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm – EA)。
[1]多元高斯分布的KL散度: https://blog.csdn.net/u013555719/article/details/106797330
在前面的文章中，无论是各种prompt技巧，又或者是对话技巧，更或者是各种数据集训练，都逃不开两个致命的问题。
作用：要使计算机能完成人们预定的工作，首先必须为如何完成预定的工作设计一个算法，然后再根据算法编写程序。
---- 新智元报道 来源：EMNLP 编辑：好困 小咸鱼 【新智元导读】北大博士生沈剑豪同学一篇关于「用语言模型来解决数学应用题」的EMNLP投稿在综合评审时被认为不够重要，收录于Findings而没有被主会接收。有趣的是，OpenAI的最新工作与该论文的方法不谋而合，并表示非常好用。 最近，EMNLP 2021开奖了！华人作者包揽了最佳长、短论文。 然而，有人欢喜有人忧。 北大博士生沈剑豪领衔的一篇关于「用语言模型来解决数学应用题」（Generate & rank: A multi-task
EPSO的主要思想是使用BBPSO直接演化出一个可以在相应的特征值范围[MinF···MaxF]内任何值的切点。每个粒子的位置表示一个候选解，它是一个与问题的维数相对应的n维的实向量。图二给出了一个粒子位置及其相应候选解的例子。在这个例子中，粒子的第一个维度，表示第一个特性(F1)的切割点，需要在范围内有一个值[8.5,25.7]。如果一个特性F的更新点超出了这个范围，它将被设置到最近的边界。
机器学习已经被应用于越来越多影响我们日常生活的社交相关场景，从社交媒体和电子商务到自动驾驶汽车和刑事司法。因此，开发可信、可靠的机器学习方法至关重要，以避免对个人和社会产生负面影响。本文致力于理解和提升图机器学习的可信性，由于图数据的复杂关系结构，这提出了独特的挑战。
对于某些计算问题而言，回溯法是一种可以找出所有（或一部分）解的一般性算法，尤其适用于约束满足问题（在解决约束满足问题时，我们逐步构造更多的候选解，并且在确定某一部分候选解不可能补全成正确解之后放弃继续搜索这个部分候选解本身及其可以拓展出的子候选解，转而测试其他的部分候选解）。
链接：46. 全排列 - 力扣（LeetCode） (leetcode-cn.com)
2017年是区块链奠定基础的一年。 这一年我们见证了新网络，平台，策略和筹款手段的出现，主要数字货币的价格飞涨。 见证了ICO。 见证了区块链的广泛应用。 但在2017年所有的这些进展中，我们认为最令人兴奋的就是区块链将不同的生态系统（通常是竞争对手）集中到了一个共同的后端平台上。 在行业范围内最益于执行可信商业逻辑的一个用例是在供应链中。过去几年来，许多公司一直致力于基于区块链的供应链项目，包括Chronicled，IBM，Provenance，SAP，Skuchain和VeChain。 但对于Chron
遗传算法（Genetic Algorithm, GA），是一种通过模拟生物自然进化过程的随机搜索算法，主要思想是模拟生物进化论中自然选择和遗传学机理的生物进化过程。废话不多说，看看具体的实现过程。
这篇文章会让你了解为什么没人能告诉你要使用什么算法，或如何为特定的数据集配置算法。另外，找到好的数据、算法、配置实际上是应用机器学习的难点，也是你需要集中解决的部分。
我们知道神经网络很强大，如果我们能够找到一组合适的模型参数，我们就可以使用神经网络来解决许多具有挑战性的问题。
OushuDB 有一个可扩展的数据类型系统， 该系统比其它SQL实现更具通用性和灵活性。因此，OushuDB 中大多数类型转换是由通用规则来管理的， 而不是由专门的试探法分析的，这种做法允许使用混合类型的表达式， 即便是其中包含用户定义的类型也如此。
上个月Microsoft开源了Bond，一个跨平台的模式化数据处理框架。Bond支持跨语言的序列化/反序列化，支持强大的泛型机制能够对数据进行有效地处理。该框架在Microsoft公司内部的高扩展服务中得到了广泛的应用。目前该项目已经基于宽松的MIT许可开源在了GitHub上，当前版本支持C++、C#和Python，可运行在Linux、OS-X和Windows平台上。Bond的编译器完全是使用Haskell编写的。 Bond与其他序列化系统具有很多相似性，例如Google Protocol Buffers、
在本章中，你将学习可在Python程序中使用的各种数据，还将学 习如何将数据存储到变量中，以及如何在程序中使用这些变量。
选自arXiv 作者：Zengkun Li 机器之心编译 参与：刘晓坤、李泽南 鉴于当前认知神经科学和人工智能工程所遇到的困难，华为 2012 实验室的研究人员提出了一种新的通用人工智能工程方法：使用学习算法的稳定性作为在特定场景中的适合度函数的启发式搜索方法。论文将其方法与人工设计方法、仿生学方法进行了对比，结果表明该方法更加有望实现通用人工智能，并且和认知神经科学有更好的交互作用。 作者指出虽然可以直接在这篇论文中提出其工程方法，但为了刚好地解释这个方法的必要性和可行性，以及使无相关背景的读者能更好地理
如果对回溯法了解和使用不是很好，可以练习经典题型: Leetcode 46. 全排列
本文介绍的是2019年9月发布的NIST《零信任架构》标准草案（《NIST.SP.800-207-draft-Zero Trust Architecture》）。其公开评论的时间是2019年9月23日至2019年11月22日。本文档的价值，不言而喻。
概述 SQL是强类型语言。也就是说，每个数据都与一个决定其行为和用法的数据类型相关联。OushuDB 有一个可扩展的数据类型系统， 该系统比其它SQL实现更具通用性和灵活性。因此，OushuDB 中大多数类型转换是由通用规则来管理的， 而不是由专门的试探法分析的，这种做法允许使用混合类型的表达式， 即便是其中包含用户定义的类型也如此。 OushuDB 扫描/分析器只将词法元素分解成五个基本种类： 整数、浮点数、字符串、标识符、关键字。大多数非数字类型首先表征为字符串，SQL 语言定义允许声明字符串的类型名，
选自CISUC 作者：Filipe Assunção 等 机器之心编译 参与：程耀彤、李泽南 在为特定任务构建神经网络算法时，想要达到最佳性能需要大量的设计和手动调整。葡萄牙科英布拉大学计算设计和可视化实验室的研究者们利用进化算法的策略提出了深度进化网络结构表征（DENSER），可以自动进行多层深度神经网络的结构设计和参数调优，在没有先验知识的情况下，该方法生成的神经网络达到了业内最佳性能。 论文：DENSER: Deep Evolutionary Network Structured Representa
关于Max-Minsum Dispersion Problem的介绍详见之前推文模拟退火(SA)算法求解Max-Minsum Dispersion Problem（附代码及详细注释）
现阶段，得益于模型规模的扩大和基于注意力架构的出现，语言模型表现出了前所未有的通用性。这些大型语言模型（LLM，large language models）在各种不同任务中表现出非凡的能力，其中包括零样本和小样本设置。
mark一下，感谢作者分享。当年在毕设的时候研究智能优化算法，工作中偶尔也会写些demo，今天看到这篇文章，赶紧收藏。
我是 javapub，一名 Markdown 程序员从👨💻，八股文种子选手。
在Rust编译器的源代码中，rust/compiler/rustc_trait_selection/src/solve/weak_types.rs文件的作用是处理弱类型化解决方案。
最近清华大学、微软研究院和东北大学的一项新研究表明，利用传统进化算法来处理提示词工程中的问题，可以大大提升效率。
目前大型预训练模型已经在不同领域显示出了显著的零样本泛化能力：从零样本图像生成、自然语言处理到机器推理、动作规划。这些模型使用来自互联网的大型数据集进行训练，这些数据集的规模通常达到数十亿。
现在小学生的数学题不能用简单来形容，有的时候家长拿到题也需要思考半天，看看是否有其他隐含的解题方法。市面上更是各种拍题搜答案的软件，也是一样的套路，隐含着各种氪金的信息。
贝叶斯优化是一种黑盒优化算法，用于求解表达式未知的函数的极值问题。算法根据一组采样点处的函数值预测出任意点处函数值的概率分布，这通过高斯过程回归而实现。根据高斯过程回归的结果构造采集函数，用于衡量每一个点值得探索的程度，求解采集函数的极值从而确定下一个采样点。最后返回这组采样点的极值作为函数的极值。这种算法在机器学习中被用于AutoML算法，自动确定机器学习算法的超参数。某些NAS算法也使用了贝叶斯优化算法。
人工智能（AI）正日益融入科学发现中，以增强和加速研究，帮助科学家生成假设、设计实验、收集和解释大量数据集，并获得可能无法仅通过传统科学方法获得的洞见。我们审查了过去十年的突破，其中包括自监督学习，它允许模型在大量未标记的数据上进行训练，以及几何深度学习，它利用有关科学数据结构的知识来提高模型的准确性和效率。生成性AI方法可以通过分析多样化的数据形式（包括图像和序列）来创建设计，例如小分子药物和蛋白质。我们讨论了这些方法如何在整个科学过程中帮助科学家，以及尽管有这样的进展，仍然存在的核心问题。AI工具的开发者和用户都需要更好地了解何时需要改进这些方法，以及由于数据质量和管理不佳而带来的挑战。这些问题贯穿于科学学科，并需要开发可以促进科学理解或自主获取的基础算法方法，使它们成为AI创新的关键关注领域。
A Decision Variable Clustering-Based Evolutionary Algorithm for Large-Scale Many-Objective Optimization 此篇文章为 X. Zhang, Y. Tian, R. Cheng and Y. Jin, "A Decision Variable Clustering-Based Evolutionary Algorithm for Large-Scale Many-Objective Optimization,
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