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提出了一种新颖的自监督图像聚类框架，该框架使用进化策略外层循环来最大化“惊喜分数”，无需每步损失，并与梯度下降内循环配对，在严格非参数设置的标准基准上取得了最先进的结果。
介绍了一种名为 Eggroll 的低秩进化策略，用于脉冲神经网络的无梯度训练，在 N-MNIST 上减少内存和时间开销，同时达到有竞争力的准确率。
NVIDIA与牛津大学联合推出EGGROLL，一种可扩展的进化策略算法，仅使用整数和并行突变就能训练十亿参数模型，无需反向传播。
OpenAI 提出进化策略（ES）作为一种可扩展的黑箱优化方法，可替代强化学习用于训练神经网络策略。进化策略通过将策略训练视为随机参数搜索来简化优化问题，该搜索基于奖励反馈反复采样并选择更优的参数配置。