> ML_ALGORITHM // COVARIANCE-MATRIX-ADAPTATION-CMA-ES_v1.0
Kovaryans Matrisi Uyarlamalı Evrim Stratejisi (CMA-ES)
Tam bir kovaryans matrisini sürekli güncelleyerek yerel eğriliği modelleyen en üstün türevsiz kara kutu sürekli optimizasyon algoritması.
Evolution Strategiesevolutionary-searchhigh-intrinsicsmall (<1k)
Tüm Algoritmalara DönHesaplama Karmaşıklığı
Eğitim (Training):O(generations * (lambda * fitness + d^2)) where d < 1000
Çıkarım (Inference):O(1)
Donanım Karakteristiği
CPU Uygunluğu:Evet
GPU Zorunluluğu:Hayır
Bellek Ayak İzi:low
Açıklanabilirlik ve Veri
Açıklanabilirlik Düzeyi:high-intrinsic
Eğitim Verisi İhtiyacı:small (<1k)
Açıklanabilirlik Değerlendirmesi
Uyarlanmış kovaryans matrisi yerel amaç peyzajının ters Hessian matrisini doğrudan kurtarır.
Uygun Görevler ve Desteklenen Modaliteler
Uygun Görevler:
continuous blackbox optimizationreinforcement learning policy searchhyperparameter tuning
Desteklenen Modaliteler:
tabular
Uygulayıcı Kütüphaneler
Temel Literatür & Yayınlar
Sık Karşılaşılan Hatalar ve Dikkat Edilmesi Gerekenler
- O(d^2) kovaryans matrisi işlemleri ve belleği, >10.000 parametreli derin ağlar için standart CMA-ES'i uygulanamaz hale getirir