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EMR-HyperNEAT
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新的EMR-HyperNEAT方法通过张量化加速神经演化
研究人员开发了EMR-HyperNEAT，这是一种新颖的神经演化方法，可显著加速演化大规模神经网络基底的过程。该新方法通过预先评估所有分辨率下的所有位置，克服了先前基于四叉树技术的局限性，实现了并行处理并获得了显著的加速。实验表明，在XOR任务上GPU性能提高了12-34倍，并在各种基准测试中提高了求解率。
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新的JAX实现解决了ES-HyperNEAT的扩展性瓶颈
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。