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Quality Diversity
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新方法应对符号回归中的异常值
研究人员开发了一种名为 Diversified Residual Symbolic Regression (DRSR) 的新方法，以应对符号回归任务中的异常值挑战。当数据包含异常观测值时，传统方法难以识别潜在模式。DRSR 旨在提供多个候选数学表达式，这些表达式能很好地解释数据，但在处理残差方面有所不同，从而允许用户根据其领域知识选择最合适的模型。
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新的折扣模型搜索方法增强了高维空间中的质量多样性优化
研究人员推出了一种新颖的质量多样性（QD）优化方法——折扣模型搜索（DMS），旨在克服高维测度空间中的局限性。传统QD算法在高维测度中因失真（许多解决方案映射到相似结果）而面临挑战。DMS通过采用一个提供折扣值平滑、连续表示的模型来解决这个问题，从而能够区分解决方案的细微差别并促进持续探索。这种新方法已在基于图像的领域展示了其能力，并在高维基准测试中优于现有算法。