一篇改进 kNN 的小论文:不再全局定一个 k,而是用遗传算法学出按每个样本自适应选 k 的策略,还附了 12 个数据集的实验和泛化证明。
#genetic algorithms
搞材料或显微图像回归的可以看看:用遗传算法自动找最优空间分区,比手工拍 patch 大小靠谱,SHAP 还能告诉你哪些区域真正有用。
联邦学习选客户端有新招了:FedCSGA 用遗传算法挑子集,四个数据集上准确率最高涨 7.0%,收敛还更快。
The key insight is architectural: letting an LLM handle semantic meta-reasoning while a GA handles dense numerical search removes the manual configuration bottleneck in controller tuning. Control engineers and robotics practitioners can apply the pattern to their own optimization pipelines without expensive bilevel search. Running on a compact memory buffer and a low-cost model at roughly $0.002 per run also makes the approach practical for iterative lab or industrial deployment.
NeuronSoup用遗传算法进化共享神经元图,不依赖反向传播,在MNIST上达到85.9%准确率,模型只有115KB,适合探索非梯度训练的新路子。
这篇论文搞了个GAversary,用遗传算法和GloVe嵌入做黑盒文本攻击,能把模型准确率从76.8%打到5.8%,比BAE狠多了。
这篇论文提出用模型驱动和遗传算法自动生成RL环境变体,省去手写大量相似环境的麻烦,野火场景验证过,做课程学习的可以看看。