Εισάγετε μια λέξη ή φράση σε οποιαδήποτε γλώσσα 👆
Γλώσσα:
Μετάφραση και ανάλυση λέξεων από την τεχνητή νοημοσύνη ChatGPT
Σε αυτήν τη σελίδα μπορείτε να λάβετε μια λεπτομερή ανάλυση μιας λέξης ή μιας φράσης, η οποία δημιουργήθηκε χρησιμοποιώντας το ChatGPT, την καλύτερη τεχνολογία τεχνητής νοημοσύνης μέχρι σήμερα:
- πώς χρησιμοποιείται η λέξη
- συχνότητα χρήσης
- χρησιμοποιείται πιο συχνά στον προφορικό ή γραπτό λόγο
- επιλογές μετάφρασης λέξεων
- παραδείγματα χρήσης (πολλές φράσεις με μετάφραση)
- ετυμολογία
Τι (ποιος) είναι evolution strategy - ορισμός
Evolution strategy
MATHEMATICAL OPTIMIZATION TECHNIQUE
Evolution strategies; Derandomized Evolution Strategy; Evolution Strategies
In computer science, an evolution strategy (ES) is an optimization technique based on ideas of evolution. It belongs to the general class of evolutionary computation or artificial evolution methodologies.
evolution strategy
MATHEMATICAL OPTIMIZATION TECHNIQUE
Evolution strategies; Derandomized Evolution Strategy; Evolution Strategies
(ES) A kind of evolutionary algorithm where individuals
(potential solutions) are encoded by a set of real-valued
"object variables" (the individual's "genome"). For each
object variable an individual also has a "strategy variable"
which determines the degree of mutation to be applied to the
corresponding object variable. The strategy variables also
mutate, allowing the rate of mutation of the object variables
to vary.
An ES is characterised by the population size, the
number of offspring produced in each generation and whether
the new population is selected from parents and offspring or
only from the offspring.
ES were invented in 1963 by Ingo Rechenberg, Hans-Paul
Schwefel at the Technical University of Berlin (TUB) while
searching for the optimal shapes of bodies in a flow.
(1995-02-03)
Natural evolution strategy
Natural evolution strategies (NES) are a family of numerical optimization algorithms for black box problems. Similar in spirit to evolution strategies, they iteratively update the (continuous) parameters of a search distribution by following the natural gradient towards higher expected fitness.
