AI Cho Mọi Người

Reading assignment 1: Các bạn hãy download các paper sau về và đọc phần abstract và introduction để biết thêm về ứng dụng hiện tai của GA

Deep Reinforcement Learning using Genetic Algorithm for Parameter Optimization
https://arxiv.org/pdf/1905.04100

Deep Neuroevolution: Genetic Algorithms are a Competitive Alternative for Training Deep Neural Networks for Reinforcement Learning
https://arxiv.org/pdf/1712.06567

Genetic algorithms for evolving deep neural networks
https://arxiv.org/abs/1711.07655

Reading assignment 2: Các bạn vào trang web sau

http://cec2019.org/call_for_papers.html

Đây là website về một hội nghị đầu nghành liên qua tới GA. Các bạn vào xem các chủ đề mà mọi người đang làm và tìm hiểu xem ý nghĩa, mục đích của mỗi chủ đề là gì. Các bạn có thể vào trang wikipedia để đọc tóm tắt về các chủ đề được liệt kê ở trang trên.

Các bạn xem có cái nào các bạn thấy hay thì có thể theo làm, nếu hiện tại các bạn chưa có chủ đề làm nghiên cứu.

Bài tập 1: Có một số đánh giá về bước crossover và mutation như sau: Bước crossover nhằm khai thác, tìm giá trị tối ưu tại vùng cục bộ, trong khi bước mutation có tác dụng tìm kiếm ra khỏi vùng cục bộ. Các bạn đánh giá hai bước này như thế nào?

Bài tập 2: Tại sao crossover rate thường rất lớn (khoảng 90%) và mutation rate thường rất nhỏ (5% hay 1%)?

Bài tập 3: Ad thấy có nhiều đề tài tốt nghiệp dùng GA cho việc sắp xếp thời khóa biểu. Anh em làm thử bài này nhé. (Ad chưa làm bài này).