오늘날 유전자 프로그래밍은 관련이 있습니까?


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저의 주요 관심사는 유전자 프로그래밍이 활발한 연구 분야인지, 실제로 일부 유망한 응용 분야입니다. 머신 러닝 분야에서 신경망은 오늘날 주류 뉴스에서 언급되는 주요 유행어이지만 비슷한 유전자 프로그래밍 "성공 사례"에 대해서는 들어 본 적이 없습니다.



유전자 알고리즘의 인기와 기계 학습 사이의 연결을 그리는 방법은 아이러니 할 수 있습니다. 유전자 알고리즘의 역사를 감안할 때, 당신은 기계 학습 분야에서 예언적일 수 있습니까?
Raphael

답변:


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이 연구는 잘 진행되고 있지만 머신 러닝, 특히 딥 러닝에 비해 그다지 언급되지는 않았습니다.

  • 유전자 알고리즘은 특정 연구 분야에 적용됩니다 (예 : "극지방의 대기와 해빙 사이의 열 플럭스 추정을위한 유전자 프로그래밍"( link ), "망막 혈관 감지를위한 대체 검색 드라이버를 사용한 유전자 프로그래밍"( link ) , "유연한 다단식 로터 시스템의 진동 감소를위한 수성 윤활 고무 베어링의 최적 배치"( 링크 ).
  • 유전자 알고리즘 자체에 관심이 있다면 Claire Le Goues 의 논문을 참조하십시오 .
  • 진화 계산에 전념 하는 연례 회의 가 있습니다 .
  • 프로그래밍 프레임 워크 도 아직 멀었다.

오늘날 유전자 프로그래밍은 관련이 있습니까?

얼마 전까지 만해도 2000 년대 초에 사람들은 신경망에 대해 같은 질문을했습니다. 휴고 라로 쉘 (Hugo Larochelle) 은 당시 신경망 논문이 어떻게 검토 되었는지 언급 하고있다. 그리고 우리는 그것이 어떻게 나타 났는지 알고 있습니다. 결론에 너무 빠르지 마십시오. 하루가 지나면 모두 바뀔 수 있습니다.

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