上期带大家尝鲜了Zipack格式的“多快好省”：“多”指功能多；“快”指解析快；“省”指体积小。不过用户最好奇的一定是Zipack的底层原理，毕竟它“嚣张”地宣称拥有比UTF8和IEEE浮点数还棒的编码。这期详细介绍Zipack底层是如何通过原创的小数编码“反转精度算法”来取代经典的IEEE浮点数的。
遗传算法借鉴了生物学中的遗传原理，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。
在一定的时间内，有一群兔子，其中一些比另外一些兔子跑得快，而且更聪明，这些兔子被狐狸吃掉的可能性比较小，因此它们中的多数就存活下来并繁殖更多的兔子。当然，一些跑得慢而愚蠢的兔子也会存活下来，只是因为它们比较侥幸，这些存活的兔子群开始生育。生育的结果是兔子遗传材质的充分融合：一些跑得慢的兔子生出了跑得快的兔子，一些跑得快的兔子生出跑得更快的，一些聪明的兔子生出了愚蠢的兔子，等等。在最顶层，自然界不时地变异一些兔子的基因材质。所产生的小兔子平均来说要比原始的群体更快更聪明，因为从狐狸口中生存下来的父代多数是跑得更快、更聪明的兔子。同样，狐狸也经历相似的过程，否则兔子可能跑得太快又太聪明以致狐狸根本抓不到了。
今天给大家介绍的是玛希多大学数据挖掘和生物医学信息学中心发表在Bioinformatics上的文章“BERT4Bitter: a bidirectional encoder representations from transformers (BERT)-based model for improving the prediction of bitter peptides”众所周知，许多药物固有地具有苦味，并且强烈的努力旨在淡化苦味以改善味道，从而改善药物摄入的依从性，因此，开发用于预测肽苦味的快速和准确的鉴定工具是药物开发和营养研究中的重要组成部分。目前只有一种计算方法，即iBitter-SCM，交互验证和独立测试集的准确率分别为0.871和0.844。虽然iBitter-SCM产生了相当高的预测精度，但它的整体预测性能仍有改进的空间，因此非常希望开发一种新的基于机器学习的预测器。本研究提出BERT苦味方法作为第一个基于Transformer(BERT)的预测苦味肽的双向编码器表示。在本研究中，每个肽序列被视为基于自然语言处理技术的句子，其中20个氨基酸中的每一个都被视为单词DSDFF自动生成特征描述符，而不需要特征编码的系统设计和选择。
遗传算法是一种启发式搜索算法，模拟自然选择和遗传机制，用于在解空间中寻找优化问题的解。它通过模拟基因的变异、交叉和选择操作，逐代演化产生新的解，最终找到全局最优解。本文将深入讲解Python中的遗传算法，包括基本概念、算法步骤、编码方法以及使用代码示例演示遗传算法在实际问题中的应用。
概括地讲，自然语言处理包括两大任务：自然语言文本理解和自然语言文本生成。自然语言文本理解就是让机器洞悉人们所言之意，自然语言文本生成旨在让机器像人一样表达和说话。文本理解的关键在于对已知文本的上下文表征和建模，而文本生成的本质是在文本理解的基础上准确流畅地产生自然语言文本。
基于双向编码的BERT在11项自然语言理解任务上取得了惊人的效果，而目前主流的自然语言生成任务（包括机器翻译，自动摘要等）仍然采用单向解码，即从左到右依次产生目标文本。基于此，我们实现了两大突破：
投资策略 基于指数移动平均线的交易系统 多头开仓条件：短期均线上穿长期均线同时长期均线大于更长期均线的值 空头开仓条件：短期均线下穿长期均线同时长期均线小于更长期均线的值 为了达到分散风险的目的，选取价格走势相关性较小的品种，本文将标的池选为RBM0, CUM0, RMM0, SRM0 等主力合约。获取2014年1月1日止2014年12月31日这些合约的日行情。 标的之间的相关系数矩阵 参数优化 网格优化 那么参数设为多少合适？指数移动平均线交易系统涉及到三个参数，短周期，长周期，更长的周期
遗传算法 ( GA , Genetic Algorithm ) ，也称进化算法 。 遗传算法是受达尔文的进化论的启发，借鉴生物进化过程而提出的一种启发式搜索算法。因此在介绍遗传算法前有必要简单的介绍生
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 进入到2022虎年，LiveVideoStack Meet将于3月19日在长沙与大家见面，本次分享内容涵盖数字内容生产技术突破、云原生、视频内容检测与ROI编码、深度学习视频编码实践等多方面，快来现场与嘉宾面对面交流吧。 活动时间：2022年3月19日 14:00-16:00 活动地址：湖南省长沙市开福区湖南广电中心芒果TV形象体验区（聚宝盆）103会议室 *本场沙龙开设直播报名，不便到场可线上观看哦！ 讲师与议题 周士琪 芒果TV 视频算法 高级工程
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随着人工智能的进步，开发行业已经发展到了新的水平。 目前，人工智能工具在开发者中很受欢迎，因为它正在迅速重塑开发行业。
上一期介绍了Base128编码，这次谈谈Base128的实现——Zipack。以下内容是我Zipack格式的中文规范，其中最精彩的部分在“变长浮点数”的部分。
各位读者大家好，好久没有介绍算法的推文了，感觉愧对了读者们热爱学习的心灵。于是，今天我们带来了一个神奇的优化算法——遗传算法！
对话式AI是当前AI领域最火热的细分领域之一，其中自然语言处理（NLP）是最为困难的问题之一。
编者按：近年来，神经网络借鉴了生物学策略的相关理论知识，实现了大飞跃，完成了之前无法完成的任务。神经进化作为人工智能的一个研究领域，试图通过进化算法而非随机梯度下降来设计和构建神经网络。本文作者Paul Pauls，作为机器学习GDE和开源爱好者，他在Medium上写了一篇关于神经进化算法的文章，详细介绍了神经进化算法的基本概念，以及这几年重要的研究成果。
自然语言处理的终极目标是让计算机理解人类所使用的语言。但是由于人类语言的多样性，语义的多样性等原因使得这一目标复杂度极高，目前还无法直接建模和解决。
选自arXiv 机器之心编译 参与：蒋思源、刘晓坤 近日，Science报道有研究者开发出能够解读人类大脑的深度学习算法，他们利用CNN建模视觉皮层信号与图像来构建强大的表征系统，该研究分别使用CNN建模了大脑的编码与解码阶段。 研究者首先根据对多名志愿者的脑信号测量建立了大脑的编码模型，该过程主要是观察志愿者在观看数百条短视频时，功能性 MRI 机器测量的视觉皮层脑信号活动。然后再利用擅长处理图像的人工神经网络（CNN）学习如何将视频图像和视觉皮层的活动信号连接起来。 构建模型并训练后，志愿者在观看额外的
机器之心报道 机器之心编辑部 阿里巴巴AI Labs 将在7月5日发布第一款智能音箱设备的消息引发了国内极大的关注，但读者们不仅不熟悉阿里巴巴AI Labs，对阿里自然语言处理方面的成果是不是也不理解？这篇文章介绍了阿里巴巴被国际数据挖掘顶会KDD2017收录的一篇自然语言处理（NLP）的相关论文《一种新的语义编码模型及其在智能问答及分类中的应用》。 上周，关于阿里巴巴成立 AI Labs 的消息不胫而走。事实上，该机构在 2016 年低调成立，主要负责阿里巴巴集团旗下消费级 AI 产品研发，与 iDST
遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是进化计算的一部分，是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰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。该算法简单、通用，鲁棒性强，适于并行处理。
本次演讲简要回顾了深度学习近十年进展，重点介绍华为诺亚方舟实验室最近两年内和深度学习相关的研究成果，并探讨了深度学习的未来趋势。 一、深度学习的近十年进展 深度学习为什么现在这么火？大数据，算法突破
今天为大家解读的是由京东硅谷研发中心首席科学家吴凌飞博士等研究者最新发表的GNN for NLP综述，几乎覆盖了围绕NLP任务的所有GNN相关技术，是迄今为止GNN for NLP领域最全面最新的综述性文献。
稀疏编码是一种无监督的学习方法，通过寻找一组“超完备”的基向量来高效的表示样本数据。算法的目的就是找到一组基向量，使得输入向量能够表示为这组基底的线性组合。
受自然界和生物界规律的启迪，人们根据其原理模 仿设计了许多求解问题的算法，包括人工神经网络、 模糊逻辑、遗传算法、DNA计算、模拟退火算法、 禁忌搜索算法、免疫算法、膜计算、量子计算、粒 子群优化算法、蚁群算法、人工蜂群算法、人工鱼 群算法以及细菌群体优化算法等，这些算法称为智 能计算也称为计算智能( c o m p u t a t i o n a l intelligence, CI)。
本文目录 01遗传算法定义 02生物学术语 03问题导入 04大体实现 05具体细节 06代码实现 字数 6739 字 阅读 预计阅读时间20分钟 01 什么是遗传算法？ 1.1 遗传算法的科学定义
遗传算法（Genetic Algorithm, GA）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。
答：遗传算法（Genetic Algorithms, GA）是模拟达尔文生物进化论的自然选择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。遗传算法是从代表问题可能潜在解集的一个种群（population）开始的。遗传算法采纳了自然进化模型，如选择、交叉、变异、局域与邻域等。
机器之心报道 作者：邱陆陆 12 月 20 日一早，上海纽约大学 15 层能够容纳 200 人的大教室里座无虚席，一场为期两天的人工智能论坛即将在这里展开。眼下的人工智能有烈火烹油、鲜花着锦之盛，如此
原文：https://theaisummer.com/Deep-Learning-Algorithms/
【新智元导读】研究人员开发出以人脑为模型的深度学习算法，来破解人类大脑。相关研究发表在最新一期Cerebral Cortex，研究人员构建了一个大脑如何解码信息的模型，根据参与者的大脑活动，该模型能够以50%的精确度预测她所看到的东西。 人工智能让我们离科幻小说里的“读脑机器”更近了一步。现在，研究人员开发出以人脑为模型的深度学习算法，来破解人类大脑。首先，他们建立了一个大脑如何解码信息的模型。三名女性花费了数小时观看几百条短视频，功能性核磁共振机器测量了视觉皮层和其他地方的活动信号。一个用于图像处理的人工
读研究生的时候上了智能控制的课，课上讲了遗传算法、粒子群算法还有模糊控制等等。我对遗传算法非常感兴趣，用MATLAB复现了遗传算法进化蒙娜丽莎，这也是我公众号头像的来源。
面对日新月异的技术创新以及差异化的业务场景挑战，传统的编码方式已经开始出现水土不服，难以完全应对日益增长的诉求。与此同时，新兴的通用 GenAI （人工智能技术）具有极具潜力来满足这一需求。
近年来，编码和编程领域经历了一场重大革命，而在这一变革中的重要参与者之一就是 ChatGPT。这一尖端技术为程序员和开发人员提供了一种新颖而迷人的方法来解决困难的编码难题并简化他们的工作流程。由于其出色的自然语言处理能力和阅读和解释代码的能力，ChatGPT 是程序员的理想问题解决工具。
选自arXiv 机器之心编译 参与：蒋思源 抠图，一直是一件体力活，它需要大量的操作与时间。而传统抠图算法主要是以色彩为特征分离前景与背景，并在小数据集上完成，而这就造成了传统算法的局限性。在 Ado
为更好地理解遗传算法的运算过程，下面用手工计算来简单地模拟遗传算法的各 个主要执行步骤。 例：求下述二元函数的最大值：
大概自 2012 年以后 [1]，人工智能行业的爆发式增长几乎都是反向传播训练的（深度学习）神经网络模型所带来的。包括用于图形分类、自动语音识别、语言翻译、机器人以及能玩单人或多人游戏的自主智能体等领域的模型。
深度学习方法旨在学习特征层次，其具有由较低层特征的组合形成的较高层级的特征。在多个抽象级别自动学习特征允许系统去学习将输入直接从数据映射到输出的复杂函数，而不完全依赖于人工制造的特征。这对于更高级别的抽象特别重要，人们通常不知道如何根据原始的隐性输入变得明确。自动学习的能力将随着机器学习方法的数据量和应用范围的持续增长而变得越来越强大。
遗传算法(genetic algorithm, GA)是模拟自然界生物进化机制的一种算法，遵循适者生存、优胜劣汰的法则。
遗传算法是一种进化算法，其基本原理是模仿自然界中的生物“物竞天择，适者生存”的进化法则，把问题参数编码为染色体，再利用迭代的方式进行选择、交叉、变异等运算法则来交换种群中染色体的信息，最终生成符合优化目标的染色体。
开放的环境与物种间的竞争是达尔文进化论中实现自然进化的两个重要的驱动力，而这两个驱动力在最近的 AI 模型演进方法的研究工作中却没有体现出来，在同一个世代中，更快的黑斑羚和更快的猎豹比它们更慢的同类更容易生存下来——由此进化出更快的黑斑羚和猎豹品种。基于基因和自然选择理论的这些原理可以帮助AI获得大的进步么？
研究表明，机器学习系统在理论和实践中都容易受到对抗样本的影响。到目前为止，此类攻击主要针对视觉模型，利用人与机器感知之间的差距。尽管基于文本的模型也受到对抗性样本的攻击，但此类攻击难以保持语义和不可区分性。在本文中探索了一大类对抗样本，这些样本可用于在黑盒设置中攻击基于文本的模型，而无需对输入进行任何人类可感知的视觉修改。使用人眼无法察觉的特定于编码的扰动来操纵从神经机器翻译管道到网络搜索引擎的各种自然语言处理 (NLP) 系统的输出。通过一次难以察觉的编码注入——不可见字符（invisible character）、同形文字（homoglyph）、重新排序（reordering）或删除（deletion）——攻击者可以显着降低易受攻击模型的性能，通过三次注入后，大多数模型可以在功能上被破坏。除了 Facebook 和 IBM 发布的开源模型之外，本文攻击还针对当前部署的商业系统，包括 Microsoft 和 Google的系统。这一系列新颖的攻击对许多语言处理系统构成了重大威胁：攻击者可以有针对性地影响系统，而无需对底层模型进行任何假设。结论是，基于文本的 NLP 系统需要仔细的输入清理，就像传统应用程序一样，鉴于此类系统现在正在快速大规模部署，因此需要架构师和操作者的关注。
本文基于 NLP 的基础知识，全方位介绍了 NLP 随着深度学习和神经网络的应用所取得的进展。
通过前两章关于人工智能的阅读，让我对于人工智能的历史、人工智能的概念与分类、与人工智能的算法有了详细地了解与认知，在上节的学习中，通过对于人工智能在图像识别中的具体应用与问题解决，让我对于人工智能的算法之一——卷积神经网络算法有了进一步的学习。顺着不断解决图像识别中所存在的问题，不断发展与创新的思路给我展示了真实的技术进步过程，与提高的图像物体检测和事件区分的精度和效率的算法创新。在这个过程中，我也看到了与已经学习过的基础学科的联系，例如在评估物体检测算法的性能中引入的衡量物体识别的两个核心指标，即精确率和召回率，与概率论中的置信度概念息息相关。上一章的学习围绕着图像处理，即计算机视觉中的部分展开的。那人工智能在自然语言处理方面的作用是怎样的？本章就人工智能的在自然语言处理的应用技术进行了分析与讲解，也对人工智能的挑战与未来发展进行了讨论。同时本章讨论的课题如下：
GPT-3 是一个训练集45TB、参数规模1750亿、预训练结果700G的AI模型，其一经问世就成为了万众瞩目的焦点。在其出现之后，使用GPT-3作诗、作曲甚至作画的应用纷至沓来。
经过前六章的阅读，我从三个世界、数据法则、信息纽带、知识升华、自然智能以及人工智能六个方面对于信息科学技术与创新有了深层次的认识与了解。从对于三个世界的描述中，我了解到了物理、生物和数字世界的区别和联系。同时也明白了物质、能量与数据构成了人类所赖以生存和发展的客观和主观世界。通过这样的三个世界基本底层架构的认知，展开了之后的讨论，之后详细地了解到数据的作用，例如数据在生命的产生与演化中起着至关重要的作用，在生命体内DNA中的数据就记录了遗传的基本信息，大脑中的储存数据量与神经元细胞和它们的数量存在着正相关的关系。 数据之间的快速传导使各网络之间可以不考虑地理上的联系而重新组合在一起。信息的传递和交换也变得日益频繁。而在之后对于信息的定义及作用介绍之中，通过对于信息法则的介绍以及对于信息编码过程的展示，让我明白了信息的结构、含义与效用。信息的提取与升华成为知识，我对知识的描述性与程序性、显性与隐性、公共性与私密性有了进一步的认识。由知识的不断进化集合的过程中，自然智能也逐渐彰显出其作用，自然智能也拥有其法则。无独有偶，针对于自然智能的研究也不断启发着人工智能的发展。上一章重点讲述了人工智能的历史、概念、算法以及人工智能的面临障碍。使我对于人工智能的理解有了很大提升。本章就人工智能的应用技术进行了更深层次的分析与讲解。同时本章讨论的课题如下：
现代搜索引擎的力量非常强大，可以让你瞬间从互联网中获取想要的知识。但是，现有技术也存在着无法忽视的局限性，比如搜索非文字内容或者内容难以用“关键词”描述时，都难以达到预期的搜索效果。更进一步，现有搜索技术难以让用户实现“语义”搜索，即通过文字内容的意义来检索相关内容。
选择操作的目的是为了将 当代 种群中 适应度值较高 的个体保存下来，将 适应度值低的个体淘汰 ，选择操作的过程中 本身不会产生任何新的个体 。但是选择操作由于是一个 随机选择过程 ，只是表示适应度值较高的个体将 有较高的概率 将自身基因遗传给下一代，并不表示适应度值较低的个体一定会淘汰， 但是，总体的趋势会是基因库中的基因越来越好，适应度值越来越高。选择操作的方法目前主要有 轮盘赌选择、最优保留法、期望值法 等等。
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