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English(EN) On Scaling Coordinate-Based Neuroevolution: The Quadtree Bottleneck in ES-HyperNEAT

新的JAX实现解决了ES-HyperNEAT的扩展性瓶颈

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了JAX-ESHN，一个基于JAX的新实现，旨在GPU上并行化ES-HyperNEAT。该实现解决了先前限制坐标基神经演化扩展性的四叉树瓶颈。基准测试表明，JAX-ESHN在XOR和CartPole等任务上，尤其是在深度基底上，通过提供更低的运行时方差和更可靠的成功率，显著优于基于CPU的方法。该研究还确定了可扩展神经演化的结构约束，并提出EMR-HyperNEAT作为克服这些限制的重新表述。 AI

影响 这项研究定义了扩展神经演化算法的结构约束，有可能实现更复杂、更高效的AI架构。

排序理由 学术论文，详细介绍了神经演化的一种新实现和理论约束。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.NE (Neural & Evolutionary) TIER_1 English(EN) · Kilian Stoffel ·

    关于扩展基于坐标的神经进化：ES-HyperNEAT中的四叉树瓶颈

    ES-HyperNEAT evolves substrate topology through adaptive quadtree subdivision; to our knowledge, no implementation with full population-level GPU parallelization exists. We present JAX-ESHN, a JAX-based implementation targeting GPU parallelization with batched CPPN queries, and b…

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