本文解释了协方差矩阵自适应进化策略（CMA-ES），这是一种在没有梯度的情况下优化模型的 方法。CMA-ES 的工作原理是从高斯分布中采样潜在解决方案，保留最成功的解决方案，然后根据问题的局部几何形状调整分布的形状和步长。该入门文章详细介绍了完整的算法、它在导航复杂、狭窄山谷中的有效性，以及一种称为对角线 sep-CMA-ES 的变体，该变体专为高维问题而设计。 AI
影响 解释了一种适用于机器学习模型的无梯度优化技术。
排序理由 该项目是关于优化算法的入门指南，属于研究范畴。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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