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- 計算機科学や機械学習において、Population-Based Incremental Learning (PBIL) とは、最適化アルゴリズムの一つであり、の一つ。遺伝的アルゴリズムの一種であり、個々の個体ではなく、全個体群の遺伝子型(確率ベクトル)が進化する。アルゴリズムはShumeet Balujaが1994年に提案した。このアルゴリズムは標準的な遺伝的アルゴリズムよりもシンプルであり、多くのケースで、標準的な遺伝的アルゴリズムよりも良い結果を出す。 (ja)
- 計算機科学や機械学習において、Population-Based Incremental Learning (PBIL) とは、最適化アルゴリズムの一つであり、の一つ。遺伝的アルゴリズムの一種であり、個々の個体ではなく、全個体群の遺伝子型(確率ベクトル)が進化する。アルゴリズムはShumeet Balujaが1994年に提案した。このアルゴリズムは標準的な遺伝的アルゴリズムよりもシンプルであり、多くのケースで、標準的な遺伝的アルゴリズムよりも良い結果を出す。 (ja)
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- 計算機科学や機械学習において、Population-Based Incremental Learning (PBIL) とは、最適化アルゴリズムの一つであり、の一つ。遺伝的アルゴリズムの一種であり、個々の個体ではなく、全個体群の遺伝子型(確率ベクトル)が進化する。アルゴリズムはShumeet Balujaが1994年に提案した。このアルゴリズムは標準的な遺伝的アルゴリズムよりもシンプルであり、多くのケースで、標準的な遺伝的アルゴリズムよりも良い結果を出す。 (ja)
- 計算機科学や機械学習において、Population-Based Incremental Learning (PBIL) とは、最適化アルゴリズムの一つであり、の一つ。遺伝的アルゴリズムの一種であり、個々の個体ではなく、全個体群の遺伝子型(確率ベクトル)が進化する。アルゴリズムはShumeet Balujaが1994年に提案した。このアルゴリズムは標準的な遺伝的アルゴリズムよりもシンプルであり、多くのケースで、標準的な遺伝的アルゴリズムよりも良い結果を出す。 (ja)
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- Population-based incremental learning (ja)
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