論文の概要: Overcoming Complexity Catastrophe: An Algorithm for Beneficial
Far-Reaching Adaptation under High Complexity
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.04311v1
- Date: Mon, 10 May 2021 12:46:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-31 23:30:50.712315
- Title: Overcoming Complexity Catastrophe: An Algorithm for Beneficial
Far-Reaching Adaptation under High Complexity
- Title（参考訳）: 複雑性カタストロフィの克服:高複雑性下での有効遠距離適応アルゴリズム
- Authors: Sasanka Sekhar Chanda and Sai Yayavaram
- Abstract要約: NKアルゴリズムを用いた基礎的な研究の中で、Kauffman氏は、NKランドスケープをナビゲートするアルゴリズムによるフィットネスの結果は、高い複雑さで急激に減少することを示した。
この現象は、複雑性効果が(ダーウィンの)適応の努力を支配するもので、複雑性カタストロフィと呼ばれる。
我々は,既存の研究で報告されているものよりも優れた適合性を有する遠方構成を求めるアルゴリズムであるインクリメンタルチェンジ・テイク・ターン(ICTT)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In his seminal work with NK algorithms, Kauffman noted that fitness outcomes
from algorithms navigating an NK landscape show a sharp decline at high
complexity arising from pervasive interdependence among problem dimensions.
This phenomenon - where complexity effects dominate (Darwinian) adaptation
efforts - is called complexity catastrophe. We present an algorithm -
incremental change taking turns (ICTT) - that finds distant configurations
having fitness superior to that reported in extant research, under high
complexity. Thus, complexity catastrophe is not inevitable: a series of
incremental changes can lead to excellent outcomes.
- Abstract（参考訳）: NKアルゴリズムを用いた基礎的な研究の中で、Kauffman氏は、NKランドスケープをナビゲートするアルゴリズムによるフィットネスの結果は、問題次元の広汎な相互依存性から生じる高い複雑性において急激な減少を示している、と指摘する。
この現象は、複雑性効果が(ダーウィンの)適応の努力を支配している。
我々は,既存の研究で報告されているよりも優れた適合性を有する遠方構成を,複雑さの高いアルゴリズムインクリメンタルチェンジターン(ICTT)を提案する。
このように、複雑さの破滅は必然的ではなく、一連の漸進的な変化は優れた結果をもたらす可能性がある。
関連論文リスト
- Flow-Lenia.png: Evolving Multi-Scale Complexity by Means of Compression [0.0]
セルオートマトン状態に対するマルチスケール複雑度を定量化する適合度尺度を提案する。
圧縮性の使用はコルモゴロフ複雑性(英語版)(Kolmogorov complexity)の概念に基づいている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-08T04:13:17Z) - Towards Efficient Risk-Sensitive Policy Gradient: An Iteration Complexity Analysis [17.526736505065227]
リスクに敏感なアルゴリズムは、リスクニュートラルなアルゴリズムに比べて、イテレーションの複雑さが向上するかどうかを検討する。
我々の理論的分析は、リスクに敏感なREINFORCEは収束に必要な反復回数を減らすことができることを示している。
シミュレーションの結果, リスク・ニュートラルなケースに比べて, 約半数のエピソードの後に, リスク・アバースのケースが収束し, より早く安定することが確認できた。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-13T20:50:49Z) - Communication-Efficient Federated Bilevel Optimization with Local and
Global Lower Level Problems [118.00379425831566]
我々はFedBiOAccという通信効率の高いアルゴリズムを提案する。
我々は、FedBiOAcc-Localがこの種の問題に対して同じ速度で収束していることを証明する。
実験結果から,アルゴリズムの性能が向上した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-13T21:28:53Z) - Optimal Algorithms for Stochastic Complementary Composite Minimization [55.26935605535377]
統計学と機械学習における正規化技術に触発され,補完的な複合化の最小化について検討した。
予測と高い確率で、新しい過剰なリスク境界を提供する。
我々のアルゴリズムはほぼ最適であり、このクラスの問題に対して、新しいより低い複雑性境界によって証明する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-03T12:40:24Z) - Bounds on quantum evolution complexity via lattice cryptography [0.0]
量子論における可積分運動とカオス運動の差は、対応する進化作用素の複雑さによって表される。
ここでの複雑性は、時間依存進化作用素とユニタリ群内の原点の間の最短測地線距離として理解されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-28T16:20:10Z) - On the Complexity of a Practical Primal-Dual Coordinate Method [63.899427212054995]
ランダム・座標降下法(PURE-CD)を用いた原始双対アルゴリズムの複雑性境界を証明した。
バイマックス性能問題を解くための優れた外挿が得られることが示されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-19T16:14:27Z) - Quantum Circuit Complexity of Primordial Perturbations [0.0]
我々は、初期の宇宙の異なるモデルにおける宇宙論的摂動の量子回路の複雑さについて研究する。
我々の分析は、異なる経路を経由する摂動において、異なるモデルが同じ最終結果を達成する方法を強調するのに役立つ。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-09T08:30:07Z) - Investigating the Scalability and Biological Plausibility of the
Activation Relaxation Algorithm [62.997667081978825]
アクティベーション・リラクシエーション(AR)アルゴリズムは、誤りアルゴリズムのバックプロパゲーションを近似するためのシンプルでロバストなアプローチを提供する。
このアルゴリズムは、学習可能な後方重みセットを導入することにより、さらに単純化され、生物学的に検証可能であることを示す。
また、元のARアルゴリズム(凍結フィードフォワードパス)の別の生物学的に信じられない仮定が、パフォーマンスを損なうことなく緩和できるかどうかについても検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-13T08:02:38Z) - Iterative Algorithm Induced Deep-Unfolding Neural Networks: Precoding
Design for Multiuser MIMO Systems [59.804810122136345]
本稿では,AIIDNN(ディープ・アンフォールディング・ニューラルネット)を一般化した,ディープ・アンフォールディングのためのフレームワークを提案する。
古典的重み付き最小二乗誤差(WMMSE)反復アルゴリズムの構造に基づく効率的なIAIDNNを提案する。
提案したIAIDNNは,計算複雑性を低減した反復WMMSEアルゴリズムの性能を効率よく向上することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-15T02:57:57Z) - Beyond Worst-Case Analysis in Stochastic Approximation: Moment
Estimation Improves Instance Complexity [58.70807593332932]
近似問題に対する勾配に基づく手法のオラクル複雑性について検討する。
最悪のケースの複雑さではなく、インスタンス依存の複雑さに焦点を当てます。
提案アルゴリズムとその解析はモーメント推定の成功を理論的に正当化する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-08T09:25:47Z) - Aspects of The First Law of Complexity [0.0]
我々は、arXiv:1903.04511で提案される最初の複雑性の法則、すなわち、ターゲット状態が摂動した際の複雑性の変動について検討する。
Nielsenの量子回路複雑性に対する幾何学的アプローチに基づいて、変動は最適回路の端にのみ依存する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-13T21:15:57Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。