Note that representation-building,

Note that representation-building, the optimization algorithm, and normalization are vital steps of the algorithm, and they crucially influence its performance. Representation building is specific for each domain (e.g., learning propositional formulae), while the optimization algorithm is general (it operates only on instances). MOSES currently supports representation building for several problem domains, including propositional formulae, actions, arithmetic formulas, and predicate logic (arithmetic relations embedded in propositional formulae. MOSES also supports several different optimization algorithms, including hill-climbing, simulated annealing and Bayesian optimization. Work on support-vector machine (SVM) optimization is underway. Only one form of program reduction, to elegant normal form, is supported. Other types of reduction, e.g. SAT-based or satisfiability-modulo-theory (SMT) may be possible but remains unexplored.
One interesting idea worth pursuing is to exchange the inner and outer loops. This would allow moses to operate in a 'continuous transfer-learning mode'. Currently, the only way to perform transfer learning within moses is to supply the system with an initial set of exemplars (as opposed to starting with the empty set) and then letting it mutate those. If instead the loop order was exchanged (or, more precisely, united), training would not need to be performed on a closed table of training values, but instead could stream sensor data continuously, from the external environment, maintaining a continuously-evolving set of program trees.

Kết quả (Việt) 1:

Lưu ý rằng đại diện-xây dựng, thuật toán tối ưu hóa và bình thường hóa quan trọng các bước của thuật toán, và họ chủ yếu ảnh hưởng đến hiệu quả của nó. Đại diện tòa nhà là cụ thể cho mỗi tên miền (ví dụ: học tập propositional công thức), trong khi các thuật toán tối ưu hóa tổng hợp (nó hoạt động chỉ trên các trường hợp). Môi-se hiện đang hỗ trợ xây dựng đại diện cho một số vấn đề tên miền, bao gồm cả propositional công thức, hành động, công thức số học và predicate logic (số học quan hệ nhúng trong công thức propositional. MOSES cũng hỗ trợ một số thuật toán tối ưu hóa khác nhau, bao gồm leo núi đồi, mô phỏng ủ và tối ưu hóa Bayes. Việc tối ưu hóa công cụ hỗ trợ-vector machine (SVM) tiến hành. Chỉ có một hình thức của chương trình giảm, với hình thức bình thường thanh lịch, được hỗ trợ. Các loại giảm, ví dụ như dựa trên SAT hay satisfiability modulo lý thuyết (SMT) có thể làm, nhưng vẫn còn chưa được khám phá.Một ý tưởng thú vị đáng theo đuổi là để trao đổi các vòng bên trong và bên ngoài. Điều này sẽ cho phép moses để hoạt động trong một 'chế độ chuyển giao học tập liên tục'. Hiện nay, cách duy nhất để thực hiện chuyển giao học tập trong môi-se là để cung cấp các hệ thống với một thiết lập ban đầu của exemplars (như trái ngược với bắt đầu với tập rỗng) và sau đó để cho nó biến đổi những người. Nếu thay vào đó bộ vòng lặp được trao đổi (hay chính xác hơn, Vương), đào tạo sẽ không cần phải được thực hiện trên một bảng giá trị đào tạo khép kín, nhưng thay vào đó có thể dòng dữ liệu cảm biến liên tục, từ môi trường bên ngoài, việc duy trì một bộ liên tục phát triển chương trình cây.

Kết quả (Việt) 2:

Lưu ý rằng đại diện các tòa nhà, các thuật toán tối ưu hóa, và bình thường là những bước quan trọng của thuật toán, và họ điều quan trọng ảnh hưởng đến hiệu quả của nó. Xây dựng Đại diện là cụ thể cho từng lĩnh vực (ví dụ, học hỏi công thức mệnh đề), trong khi các thuật toán tối ưu hóa là nói chung (nó chỉ hoạt động trên các trường hợp). MOSES hiện hỗ trợ xây dựng đại diện cho một số lĩnh vực vấn đề, ​​bao gồm cả các công thức mệnh đề, hành động, công thức số học và logic vị ngữ (hệ số học nhúng trong công thức mệnh đề. MOSES cũng hỗ trợ các thuật toán tối ưu hóa khác nhau, bao gồm cả đồi leo, ủ mô phỏng và tối ưu hóa Bayesian. Làm việc trên máy hỗ trợ vector (SVM) tối ưu hóa đang được tiến hành. Chỉ có một hình thức giảm chương trình, để hình thức bình thường tao nhã, được hỗ trợ. các loại giảm, ví dụ như SAT-based hoặc satisfiability-modulo-thuyết (SMT) có thể là có thể, nhưng còn lại chưa được khám phá.
một ý tưởng thú vị đáng để theo đuổi là để trao đổi các vòng bên trong và bên ngoài. Điều này sẽ cho phép moses để hoạt động trong một 'chuyển chế độ học tập liên tục ". Hiện nay, cách duy nhất để thực hiện việc học tập chuyển giao trong vòng moses là cung cấp hệ thống với một thiết lập ban đầu của hình mẫu (như trái ngược với bắt đầu với tập rỗng) và sau đó để cho nó biến những người. Nếu thay vì thứ tự vòng lặp được trao đổi (hay chính xác hơn, đoàn kết), đào tạo sẽ không cần phải được thực hiện trên một bảng khép kín của đào tạo giá trị, nhưng thay vào đó có thể dòng dữ liệu cảm biến liên tục, từ môi trường bên ngoài, duy trì một tập tục, phát triển của cây chương trình.