論文の概要: EvoTorch: Scalable Evolutionary Computation in Python
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.12600v1
- Date: Fri, 24 Feb 2023 12:37:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-27 13:36:24.089281
- Title: EvoTorch: Scalable Evolutionary Computation in Python
- Title（参考訳）: EvoTorch: Pythonのスケーラブルな進化計算
- Authors: Nihat Engin Toklu, Timothy Atkinson, Vojt\v{e}ch Micka, Pawe{\l}
Liskowski, Rupesh Kumar Srivastava
- Abstract要約: EvoTorchは、高次元最適化問題を扱うように設計された進化計算ライブラリである。
EvoTorchはPyTorchライブラリをベースとしてシームレスに動作するため、ユーザはよく知られたAPIを使用して最適化問題を定義することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8514314381314885
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Evolutionary computation is an important component within various fields such
as artificial intelligence research, reinforcement learning, robotics,
industrial automation and/or optimization, engineering design, etc. Considering
the increasing computational demands and the dimensionalities of modern
optimization problems, the requirement for scalable, re-usable, and practical
evolutionary algorithm implementations has been growing. To address this
requirement, we present EvoTorch: an evolutionary computation library designed
to work with high-dimensional optimization problems, with GPU support and with
high parallelization capabilities. EvoTorch is based on and seamlessly works
with the PyTorch library, and therefore, allows the users to define their
optimization problems using a well-known API.
- Abstract（参考訳）: 進化計算は、人工知能研究、強化学習、ロボット工学、産業自動化および/または最適化、エンジニアリング設計など、様々な分野において重要な要素である。
計算要求の増大と現代の最適化問題の次元性を考えると、スケーラブルで再利用可能な、実用的な進化的アルゴリズムの実装の必要性が高まっている。
この要件に対処するために、EvoTorch:GPUサポートと高並列化機能を備えた高次元最適化問題で動作するように設計された進化計算ライブラリを提案する。
EvoTorchはPyTorchライブラリをベースとしてシームレスに動作するため、ユーザはよく知られたAPIを使用して最適化問題を定義することができる。
関連論文リスト
- GPU-accelerated Evolutionary Multiobjective Optimization Using Tensorized RVEA [13.319536515278191]
本稿では,GPUアクセラレーションの進歩を活用するために,大規模な進化的参照ベクトルガイドアルゴリズム(TensorRVEA)を提案する。
大規模集団と問題次元を含む数値ベンチマークテストでは、RVEAは一貫して高い計算性能を示し、1000ドル以上のスピードアップを達成している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-01T15:04:24Z) - Guided Evolution with Binary Discriminators for ML Program Search [64.44893463120584]
プログラムのペアがどのプログラムの方が優れているかを識別するために、オンラインで訓練された二項判別器による指導進化を提案する。
本稿では,MLの記号探索における3.7倍の高速化,RL損失関数の4倍の高速化など,様々な問題に対する進化の高速化を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-08T16:59:24Z) - RWKV: Reinventing RNNs for the Transformer Era [54.716108899349614]
本稿では,変換器の効率的な並列化学習とRNNの効率的な推論を組み合わせた新しいモデルアーキテクチャを提案する。
モデルを最大14億のパラメータにスケールし、トレーニングされたRNNの中では最大で、同じサイズのTransformerと同等のRWKVのパフォーマンスを実現しています。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-22T13:57:41Z) - Optimization of a Hydrodynamic Computational Reservoir through Evolution [58.720142291102135]
我々は,スタートアップが開発中の流体力学系のモデルと,計算貯水池としてインターフェースする。
我々は、進化探索アルゴリズムを用いて、読み出し時間と入力を波の振幅や周波数にどのようにマッピングするかを最適化した。
この貯水池システムに進化的手法を適用することで、手作業パラメータを用いた実装と比較して、XNORタスクの分離性が大幅に向上した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-20T19:15:02Z) - EvoX: A Distributed GPU-accelerated Framework for Scalable Evolutionary
Computation [40.71953374838183]
EvoXは、ECアルゴリズムの自動化、分散、均一な実行に適したコンピューティングフレームワークである。
EvoXの中核には、並列化可能なECアルゴリズムの開発を合理化するユニークなプログラミングモデルがある。
EvoXは、数十の数値テスト機能から数百の強化学習タスクまで、さまざまなベンチマーク問題に対する包括的なサポートを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-29T15:00:16Z) - evosax: JAX-based Evolution Strategies [0.0]
evosaxは進化最適化アルゴリズムのJAXベースのライブラリです。
evosaxは30の進化最適化アルゴリズムを実装している。
モジュラー方式で設計されており、シンプルなRequest-evaluate-tell APIを通じてフレキシブルな使用を可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-08T10:34:42Z) - NeuroEvo: A Cloud-based Platform for Automated Design and Training of
Neural Networks using Evolutionary and Particle Swarm Algorithms [0.0]
本稿では,ニューラルネットワーク分類器を対話的に設計し,訓練することができる新しいWebプラットフォームであるNeuroEvoを紹介する。
分類問題とトレーニングデータはユーザが提供し、トレーニングプロセスが完了すると、Python、Java、JavaScriptで最高の分類器をダウンロードして実装することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-01T14:10:43Z) - Optimizing Memory Placement using Evolutionary Graph Reinforcement
Learning [56.83172249278467]
大規模検索空間を対象とした進化グラフ強化学習(EGRL)を提案する。
我々は、推論のために、Intel NNP-Iチップ上で、我々のアプローチを直接訓練し、検証する。
また,NNP-Iコンパイラと比較して28～78%の高速化を実現している。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-14T18:50:12Z) - EOS: a Parallel, Self-Adaptive, Multi-Population Evolutionary Algorithm
for Constrained Global Optimization [68.8204255655161]
EOSは実数値変数の制約付きおよび制約なし問題に対する大域的最適化アルゴリズムである。
これはよく知られた微分進化(DE)アルゴリズムに多くの改良を加えている。
その結果、EOSisは、最先端の単一人口自己適応Dアルゴリズムと比較して高い性能を達成可能であることが証明された。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-09T10:19:22Z) - PHOTONAI -- A Python API for Rapid Machine Learning Model Development [2.414341608751139]
PHOTONAIは、機械学習モデル開発の簡素化と高速化を目的とした、ハイレベルなPython APIである。
これは統一フレームワークとして機能し、ユーザーは異なるツールボックスからのアルゴリズムをカスタムのアルゴリズムシーケンスに簡単にアクセスし、組み合わせることができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-13T10:33:05Z) - PolyScientist: Automatic Loop Transformations Combined with Microkernels
for Optimization of Deep Learning Primitives [55.79741270235602]
深層学習カーネル開発のためのハイブリッドソリューションを開発する。
我々は、高度な多面体技術を用いて、パフォーマンスのために外部ループを自動的に調整する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-06T08:02:34Z)
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。