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Kernaut

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  1. TOOL · CL_287011 ·

    核自动研究为机器学习模型发现可复用的归纳偏置

    研究人员开发了一种新颖的机器学习核发现方法——核自动研究(Kernaut)。Kernaut 将核设计视为一个开放式的模型发现过程,其中编码代理将核生成为程序,并通过构造契约确保其有效性。该方法利用质量-多样性档案存储具有不同行为的高性能核,并采用新颖性筛选来引导代理发现功能上新的候选核。实验表明,Kernaut 发现的核编码了可复用的归纳偏置,能够泛化到未见过的任务,在各种优化和酶动力学速率定律问题上优于元学习的深度核和传统基线。此外…