对大年夜多半大年夜事机械进修工作的仁攀来说，设计一个神经收集无异于制造一项艺术作品。神经收集平日始于一个常见的架构，然后我们须要对参数赓续地进行调剂和优化，直到找到一个好的组合层、激活函数、正则化器和优化参数。在一些有名的神经收集架构，如VGG、Inception、ResNets、DenseNets等的指导下，我们须要对收集的变量进行反复的操作，直到收集达到我们期望的速度与精确度。跟着收集处理才能的赓续进步，将收集优化处理法度榜样主动化变得越来越可行。

在像Random Forests和SVMs如许的浅模型中，我们已经可以或许使超参数优化的操作主动化进行了。一些常用的对象包，比如sk-learn，向我们供给了搜刮超参数空间的办法。在其最简单的、最基本的格局中，“超参数”是我们在所有可能的参数中搜刮获得的，或者是经由过程大年夜参数分布中随便率性采样获得的。（详情请点击此链接查看。）这两种办法都面对着两个问题：第一，在缺点参数区域进行搜刮时会造成资本浪费；第二，处理大年夜量的动态特点参数集将导致效力过低。是以，改变处理器的架构变得相当艰苦。固然如今有很多看似高效的办法，比如Bayesian优化办法。但Bayesian优化法固然可以或许解决了第一个问题，却对第二个问题力所不及；别的，在Bayesian优化设置中也很难进行摸索模型。

主动辨认最佳模型的设法主意就如今来说已经不算新鲜了，再加上比来大年夜幅度晋升的处理才能，实现这一设法主意比以往任何时刻都要轻易。

问题设定

留意：接下来我将持续应用“元进修”这个术语，即使将这个问题描述为“元进修”有点混淆视听，但我们切切不克不及把它与“进修”相干的一些办法弄混了。

我们的目标是定义收集隐含层（绿色）的数量以及每个隐含层的参数。

具体而言，就是商量模型架构和模型的参数空间，大年夜而在给定的数据集上优化其机能。这个问题复杂难解，而回报稀薄。之所以说它回报稀薄，是因为我们须要对收集进行足够的练习，还要对它进行评估；而在练习、评估完成后，我们获得回报的仅仅是一些得分。这些得分反竽暌钩了全部体系的机能表示，而这种类型的回报并不是可导函数！说到这，是不是让你想起了什么呢？没错，这就是一个典范的“强化进修”情境！

维诽谤科对“强化进修”的定义：

推敲超参数优化的方法之一，就是将它看做一个“元进修问题”。

“强化进修”（RL）是一种重要的机械进修办法，它的灵感来自于心理学的行动主义理论。具体来说，“强化进修”是关于有机体（agent）如安在情况（environment）的刺激下，将累计嘉奖最大年夜化的办法。

每一个统??素都存在变异的可能性，每一次变异都将从新采样参数空间，进而使参数产生变更。

“强化进修”与标准的监督式进修之间的差别在于它不须要出现精确的输入或输出对，也不须要精准校订其次优化行动。别的，“在线机能”也是“强化进修”存眷的核心，即在未知范畴的摸索与现有常识的开辟之寄┞芬到均衡。

上图情境中的有机体（agent）是一个模型，情况（environment）就是我们用于练习和评估的数据集。说冥器（interpreter）是对每一行动进行分析以及设置有机体状况（在我们这个情境中，说冥器设置的是收集参数）的过程。

平日情况下，“强化进修”问题都被定义为一个Markov决定计划过程。其目标就是优化有机体的总回报。每一步，你须要对优化模型输出作出决定计划，或者是摸索出一个新的行动。在情况的刺激下，有机体将根据获得的反馈，形成一个调剂政策，赓续改进其行动。

留意：这个话题超出了本文评论辩论典范围，R.Sutton和A. Barto的《强化进修介绍》可能是关于这个主题的最佳入门指导书。

进化算法

解决“强化进修”问题的另一种办法是“进化算法”。在生物进化的启发下，进化算法经由过程创建一个解决筹划的集合，寻找解决筹划的空间；然后，它会对每一解决筹划进行评估，并根据评估得分赓续调剂这个筹划集合。生物进化论中所讲的“进化”涉及到一个种群中最佳成员的选择和变异。是以，我们的解决筹划集合也会赓续进化成长，以进步颇┞符体适应性，并为问题找到供给可行的解决筹划。

上图的左边介绍了进化的过程，设计一个“进化算法”涉及到两个部分——“选择”，以及须要遵守的“跨界”或“变异”策略。

“选择”：对于“选择”，我们平日的做法是遴选最佳的个别和一些随便率性的个别，以达到多样性。更先辈的选择办法是在种群下设立不合的“次群”，即“物种”；然后在物种中选择最佳的个别，以保护其多样性。另一种比较受迎接的做法是“比赛选择”，即随便率性选择一些个别介入比赛，遴选出胜者（基因优胜的个别）。

“跨界”：“跨界”也称“交叉跨界”，指的昵嘟组或两组以上亲本交叉混淆，产叫后代。“交叉跨界”高度依附于问题构造的方法。常见的办法是用一个项目列表（一般是数值）对亲本进行描述，然后大年夜亲本中遴选随便率性部分来生成新的基因组合。

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本文标题：如何用自动机器学习实现神经网络进化

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