Ｐｙｔｈｏｎではじめるオープンエンドな進化的アルゴリズム　発散型の機械学習による多様な解の探索

生物の進化に着想を得た新しい「発散型」の機械学習アルゴリズムを解説！
深層学習を含む多くの機械学習アルゴリズムは、１つの最適化を求める「収束型」のアルゴリズムであるのに対し、近年注目を集めているのが人工生命の研究分野で開発され、従来の探索方法では得られなかったような、多様な解が求められる「発散型」アルゴリズムです。本書はこの発散型アルゴリズムに焦点を当て、進化計算の基礎となる集団的探索の考え方、既存の収束型アルゴリズムとの違い、そして、有用性について説明します。最近注目を浴びるＮｏｖｅｌｔｙ　ＳｅａｒｃｈやＱｕａｌｉｔｙ　Ｄｉｖｅｒｓｉｔｙ、ＭＣ、ＰＯＥＴといった新しいアルゴリズムも取り上げます。

生物の進化に着想を得た新しい「発散型」の機械学習アルゴリズムを解説！
深層学習を含む多くの機械学習アルゴリズムは、1つの最適化を求める「収束型」のアルゴリズムであるのに対し、近年注目を集めているのが人工生命の研究分野で開発され、従来の探索方法では得られなかったような、多様な解が求められる「発散型」アルゴリズムです。本書はこの発散型アルゴリズムに焦点を当て、進化計算の基礎となる集団的探索の考え方、既存の収束型アルゴリズムとの違い、そして、有用性について説明します。最近注目を浴びるNovelty SearchやQuality Diversity、MC、POETといった新しいアルゴリズムも取り上げます。

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