著者: 禅とコンピュータープログラミングの芸術
1 はじめに
人工知能の発展は、情報技術と経済分野の急速な発展をもたらしました。しかし同時に、人工知能システムへの依存が高まっており、人工知能モデルの数、規模、複雑さも急速に増大しています。人工知能モデルを自動的に検出、選択、トレーニング、展開する方法は重要なトピックです。この記事では、機械学習、深層学習、最適化、統計、その他の側面に関する研究を含む一連の技術記事を通じて、自動モデル検索について詳しく説明します。この記事では、人工知能モデルの主要なテクノロジーと概念から始まり、自動モデル検索方法の原理と実装ソリューションを紹介し、関連するツールとプラットフォームの推奨事項を示します。読者の参考になれば幸いです!
2. 基本的な概念と用語の説明
2.1 モデル
人工知能において、モデルとは、現実世界についての予測や決定を行うために使用される一連のコンピューティング ロジックとそのパラメーターを指します。モデルは抽象的なものでも具体的なものでもかまいません。たとえば、デシジョン ツリー モデル、サポート ベクター マシン (SVM) モデル、ニューラル ネットワーク モデルはすべて人工知能モデルです。
2.2 データセット
データセットは、モデルのトレーニングに使用されるデータのコレクションです。一般に、データセットは入力 (Input) と出力 (Output) で構成されます。各サンプルはデータを表します。入力には特徴が含まれ (Feature)、出力は予測された目標値 (Label) に対応します。一般的に使用される分類データ セットには、IRIS、MNIST、CIFAR-10 などが含まれます。
2.3 コスト関数
コスト関数は、データセット上のモデルの予測精度を測定します。コスト関数の値が低いほど、モデルがデータセットにより正確に適合することを意味し、その逆も同様です。一般的に使用されるコスト関数には、二乗誤差、クロスエントロピー損失、F1 スコアなどが含まれます。
2.4 パラメータ
モデル パラメーター (パラメーター) は、モデルの動作を制御するために使用されるパラメーターを指します。一般的に使用されるモデル パラメーターには、重み、バイアス、ハイパーパラメーターなどが含まれます。
2.5 ハイパーパラメータ
ハイパーパラメータは、モデルのトレーニングと汎化のパフォーマンスに影響を与えるパラメータを指します。一般的に使用されるハイパーパラメータには、学習率、正則化係数、隠れ層のサイズなどが含まれます。
2.6 自動モデル検索
自動モデル検索 (AutoML) は、人工知能モデルを自動的に検出、選択、トレーニング、デプロイするプロセスを指します。効率と有効性を大幅に向上させ、人件費を削減できます。自動モデル検索方法は、主に次の 2 つの観点に基づいています。
- 学習プロセスでは、異なるモデルには異なる学習戦略が必要です。
- デプロイ時には、モデルごとに異なる予測戦略を持つ必要があります。
現在、遺伝的アルゴリズム、進化的アルゴリズム、ベイズ最適化、事前知識など、自動モデル検索には多くの方法があります。このうち、遺伝的アルゴリズムと進化的アルゴリズムは適用範囲が重複しますが、本記事では最も実用性の高い遺伝的アルゴリズムに焦点を当てます。
3. コアアルゴリズム原理、具体的な操作手順、数式の説明
3.1 コンセプト
遺伝的アルゴリズム (GA) は、集団適応度関数 (Fitness Function) に基づく遺伝的アルゴリズムです。
3.2 コンセプト
母集団とは、初期母集団から最終母集団まで、アルゴリズムによって生成された個体の集合を指します。
3.3 コンセプト
個体とは、特定の問題を解決する 1 つ以上の変数の組み合わせ、つまり染色体を指します。
3.4 コンセプト
染色体とは、個々の個体が複数の遺伝子（Gene）から構成されているもので、遺伝子は0か1の場合があります。
3.5 コンセプト
初期母集団とは、アルゴリズムによって特定の分布からランダムに初期化された個体の集合を指します。
3.6 コンセプト
突然変異とは、生殖の前に個体が突然変異するプロセスを指します。
3.7 コンセプト
交雑とは、生殖後に新しい子孫を生み出す目的で個体を交配するプロセスを指します。
3.8 コンセプト
フィットネス関数とは、現在のソリューションの品質に基づいてその品質を評価する関数を指します。
3.9 具体的な操作手順
集団の初期化: 初期集団をランダムに生成し、染色体を適応度値にバインドします。集団の初期長は通常 100 ～ 500 に設定されます。
スプライシングと選択: 各世代ラウンドでは、スプライシング操作 (2 つの単一親の小さな集団へのスプライシング) のために親集団から 2 つの個体がランダムに選択され、次に 2 つの集団の間で最も小さい適応度を持つ個体が選択され、次世代。スプライシング操作はハイブリダイゼーションに似ており、遺伝情報を交換して集団の多様性を高めます。
突然変異: 各世代において、個体が集団からランダムに選択され、個体の多様性を高めるために個体内の 1 つ以上の遺伝子がランダムに変更されます。
終了条件: アルゴリズムが収束するか、反復回数が特定の値に達したときに実行を停止します。
3.10 数式
染色体の定義: $x \in {0,1}^n$
適応度値の定義: $\phi(x) = f(\theta^T x)$
個々の確率の定義: $P_c(x) = P_{cr} ( x) P_{fit}(x)$, $P_{cr} (x_i, x_j)$ は交叉確率、$P_{fit}$ は適応度値の確率密度です。
交叉確率の定義: $P_{cr}(x_i, x_j) = \frac{1}{N} \sum_{k=1}^{N}\left{[k!= i & k!= j]~p_ {cross}(X_i^{a}, X_j^{a}, X_k^{b})\right}$、$X^{a}$ は独自の染色体、$X^{b}$ は別の個々の染色体, $N$ は母集団の総数です。
適応度値の確率密度の定義: $p_{fit}(x) = \frac{\exp(-\frac{(\theta^Tx - y)^2}{2\sigma_y^2})}{\sqrt{ 2\pi\sigma_y^2}}$。
$m$ 番目の世代の人口定義: $X_m = [x_1^{m},...,x_{M_m}^{m}]$、$M_m$ は各世代の人口数です。
4. 具体的なコード例と説明
4.1 コード例
import numpy as np
class GeneticAlgorithm:
def __init__(self, MU, LAMBDA, NGEN, sigma):
self.MU = MU # 种群大小
self.LAMBDA = LAMBDA # 小种群大小
self.NGEN = NGEN # 迭代次数
self.sigma = sigma
def init_population(self, dim):
pop = []
for _ in range(self.MU):
chromosome = np.random.randint(2, size=(dim)) # 生成染色体
fitness = function(chromosome) # 计算适应度值
pop.append((chromosome, fitness)) # 将染色体与适应度值绑定起来
return pop
def select_parents(self, population):
parents = []
while len(parents) < 2:
idx = np.random.choice(range(len(population)), replace=False, p=[x[1] for x in population])
if not any([np.array_equal(idx, x[0]) for x in parents]):
parents.append(population[idx])
return parents
def crossover(self, parent1, parent2):
if np.random.rand() < 0.8:
point = np.random.randint(low=0, high=len(parent1)-1)
child1 = np.concatenate((parent1[:point], parent2[point:]))
child2 = np.concatenate((parent2[:point], parent1[point:]))
return child1, child2
else:
return parent1, parent2
def mutation(self, chrom):
mask = np.random.binomial(size=chrom.shape, n=1, p=0.2)[0] # 设置突变概率为0.2
chrom[mask==1] = abs(chrom[mask==1]-1) # 对变异基因进行变异
return chrom
def run(self, data):
dim = len(data[0][0]) # 获取维度
population = self.init_population(dim) # 初始化种群
for generation in range(self.NGEN):
offspring = []
# 生殖子代
while len(offspring)<self.LAMBDA:
parent1, parent2 = self.select_parents(population)
child1, child2 = self.crossover(parent1[0], parent2[0])
offspring += [(child1, None), (child2, None)]
# 变异
for i in range(int(self.LAMBDA/2)):
rand_index = np.random.randint(len(offspring))
mutated_chrom = self.mutation(offspring[rand_index][0])
offspring[rand_index] = (mutated_chrom, None)
# 更新种群
new_population = []
new_population += sorted(population+offspring, key=lambda x:-x[1])[0:self.MU] # 插入父代和子代
population = new_population
print("Generation:", generation+1, "Best Fitness", max([x[1] for x in population])) # 打印当前结果
best_individual = sorted(population, key=lambda x:-x[1])[0] # 获取最优个体
return best_individual
def function(chromosome):
'''
根据染色体求适应度值
'''
pass
if __name__ == '__main__':
ga = GeneticAlgorithm(MU=50, LAMBDA=20, NGEN=50, sigma=1) # 初始化遗传算法
data = load_data() # 加载数据
result = ga.run(data) # 执行遗传算法
print("Best Chromosome:", "".join(map(str,result[0]))) # 打印最优染色体
print("Best Fitness Value:", result[1]) # 打印最优适应度值4.2 説明
まず、対応するライブラリをインポートします。ここでは numpy ライブラリを使用します。次に、クラスが定義されGeneticAlgorithm、集団サイズ、小規模集団サイズ、反復回数、遺伝子突然変異率など、遺伝的アルゴリズムのさまざまなパラメーターが初期化されます。
クラスのメンバー関数は次のとおりです。
__init__: 遺伝的アルゴリズムのインスタンスを初期化するコンストラクター。init_population: 母集団を初期化し、母集団リストを返します。select_parents: 母集団から 2 人の個体を親として選択し、その 2 人の親個体を返します。crossover: 2 つの個体を生成し、2 つの子孫個体を返す生殖プロセス。mutation: 遺伝子突然変異プロセス、突然変異した染色体を戻す。run：遺伝的アルゴリズムを実行し、最適な個体を返します。
最後に、run関数を呼び出してデータを入力し、最適な染色体とその適応度値を取得します。
この時点で、遺伝的アルゴリズムのコード実装が完了しました。
5. 今後の開発動向と課題
遺伝的アルゴリズムの開発プロセスは、初期段階、中期段階、後期段階に分けられます。初期段階では、最尤推定を達成するための大まかな分割に焦点を当て、中間段階では、グローバル最適解を近似するために、ローカル検索やシミュレーテッド アニーリングを含む複数のデコードに焦点を当て、後半段階では、パラメータ調整、モデル圧縮を含むグローバル検索に焦点を当てます。 、配布アルゴリズムなど、実際的な問題を解決します。
現在、遺伝的アルゴリズムの将来の開発に関する特定の方向性のある研究はありません。シミュレーテッド・アニーリングに基づくネットワーク構造探索、遺伝的プログラミングに基づくハイパーパラメーターの最適化、進化戦略に基づく自動モデル選択など、比較的成熟した遺伝的アルゴリズムがすでにいくつかあります。これらのアルゴリズムは、特定の分野で比較的良好な結果をもたらしています。完全に調査されていない問題については、研究を継続し、より優れたアルゴリズムとアプリケーション シナリオをさらに見つける必要があります。