![학술 논문 삽화 스타일(밝은 색상, 명확한 선)로 특징 선택 알고리즘의 수직적 단계별 순서도를 그려주세요. 프로세스는 수평선으로 구분된 세 단계로 나뉩니다.
1단계 (빠른 스크리닝):
1. 입력: 원본 특징 X, 목표 변수 Y
2. 상호 정보량 I(X_j; Y) 계산 (k-최근접 이웃 방법)
3. 상호 정보량 내림차순 정렬 → F_sorted
4. 선택 전략 (병렬 분기):
- 임계값 전략: I ≥ τ
- 수량 전략: 상위 k = β×d개 특징 선택
5. 출력: S1, X1
2단계 (mRMR + 마르코프 블랭킷):
1. S1에서 시작하여 최대 상호 정보량을 가진 특징을 선택하여 S에 추가
2. mRMR 반복:
- 후보 특징의 주변 mRMR 점수 계산
- 가장 높은 점수를 선택하여 S에 추가
3. 마르코프 블랭킷 스크리닝:
- S의 각 특징 X_i에 대해:
- I(X_i; X_j) > τ_mb 및 I(X_j; Y) ≥ I(X_i; Y)를 만족하는 X_j 찾기
- 찾으면 X_i 제거
4. 출력: S2
3단계 (PCBWOFS 최적화):
1. 인코딩: 이진 b=[b_1,...,b_m]
2. 초기화 (혼합 전략)
3. 적합도 평가: 적합도 = Acc - α·|b|/m
4. 재생산 및 교차:
- 선택 → OR-게이트 교차 → 문맥 인식 교차
5. 식인 전략: 낮은 적합도의 자손 제거
6. 돌연변이: 비트 반전 + 특징 스왑
7. 엘리트를 유지하면서 반복적으로 모집단 업데이트
8. 출력: 최적의 특징 부분 집합
순서도 요소 요구 사항:
- 직사각형 상자를 사용하여 단계를 나타내고, 다이아몬드 상자를 사용하여 판단/분기를 나타냅니다.
- 화살표는 흐름 방향을 나타냅니다.
- "1단계/2단계/3단계" 제목을 사용하여 세 단계를 레이블링합니다.
- 전체 레이아웃은 간결하고 논문에 삽입하기에 적합해야 합니다.](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fpub-8c0ddfa5c0454d40822bc9944fe6f303.r2.dev%2Fai-drawings%2Fhpsp97YaFBIUPx0EbaYDvGh7CgMgwN6k%2F78922486-2288-41ff-b4fd-2ad57a745aa8%2F13bd335c-4284-418b-83a3-f002ed2565b3.png&w=3840&q=75)
프롬프트 설명
학술 논문 삽화 스타일(밝은 색상, 명확한 선)로 특징 선택 알고리즘의 수직적 단계별 순서도를 그려주세요. 프로세스는 수평선으로 구분된 세 단계로 나뉩니다. 1단계 (빠른 스크리닝): 1. 입력: 원본 특징 X, 목표 변수 Y 2. 상호 정보량 I(X_j; Y) 계산 (k-최근접 이웃 방법) 3. 상호 정보량 내림차순 정렬 → F_sorted 4. 선택 전략 (병렬 분기): - 임계값 전략: I ≥ τ - 수량 전략: 상위 k = β×d개 특징 선택 5. 출력: S1, X1 2단계 (mRMR + 마르코프 블랭킷): 1. S1에서 시작하여 최대 상호 정보량을 가진 특징을 선택하여 S에 추가 2. mRMR 반복: - 후보 특징의 주변 mRMR 점수 계산 - 가장 높은 점수를 선택하여 S에 추가 3. 마르코프 블랭킷 스크리닝: - S의 각 특징 X_i에 대해: - I(X_i; X_j) > τ_mb 및 I(X_j; Y) ≥ I(X_i; Y)를 만족하는 X_j 찾기 - 찾으면 X_i 제거 4. 출력: S2 3단계 (PCBWOFS 최적화): 1. 인코딩: 이진 b=[b_1,...,b_m] 2. 초기화 (혼합 전략) 3. 적합도 평가: 적합도 = Acc - α·|b|/m 4. 재생산 및 교차: - 선택 → OR-게이트 교차 → 문맥 인식 교차 5. 식인 전략: 낮은 적합도의 자손 제거 6. 돌연변이: 비트 반전 + 특징 스왑 7. 엘리트를 유지하면서 반복적으로 모집단 업데이트 8. 출력: 최적의 특징 부분 집합 순서도 요소 요구 사항: - 직사각형 상자를 사용하여 단계를 나타내고, 다이아몬드 상자를 사용하여 판단/분기를 나타냅니다. - 화살표는 흐름 방향을 나타냅니다. - "1단계/2단계/3단계" 제목을 사용하여 세 단계를 레이블링합니다. - 전체 레이아웃은 간결하고 논문에 삽입하기에 적합해야 합니다.
![LLM 기반 에이전트가 참여하는 다회 경쟁 게임 실험을 나타내는 명확하고 학술적인 흐름도를 생성하시오. 다이어그램은 다음 워크플로우를 설명해야 합니다. 초기화: 정규 분포에서 샘플링된 이질적인 고유 능력을 가진 에이전트 집단을 생성합니다. 각 에이전트는 각 라운드마다 E로 표시되는 고정된 가처분 자본을 부여받습니다. 에이전트는 다음 세 가지 실험 조건 중 하나에 할당됩니다. 1) 네트워크 없음 조건: 에이전트는 사회적 정보에 접근하지 않고 격리된 상태로 작동합니다. 2) 스몰 월드 네트워크: 에이전트는 스몰 월드 네트워크 구조 내에서 상호 작용합니다. 3) 하이브리드 네트워크: 에이전트는 스몰 월드 특성과 스케일 프리 차수 분포(즉, 추가 삼각형으로 보강된 스케일 프리 네트워크)를 결합한 네트워크 내에서 상호 작용합니다. 반복 게임 루프 (T 라운드): 각 라운드 t마다: 각 에이전트 i는 투자 수준 oᵢ,ₜ ∈ [0, E]를 결정합니다. 투자되지 않은 자본 (E − oᵢ,ₜ)은 개인 자산으로 보유됩니다. 글로벌 경쟁 메커니즘은 상대적 투자, 고유 능력 및 확률적 노이즈를 통합하여 볼츠만 스타일 규칙에 따라 성과 점수를 할당합니다. 정보...](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fpub-8c0ddfa5c0454d40822bc9944fe6f303.r2.dev%2Fai-drawings%2Fvw1Gnd9NCyziYwTyT6q2uXK6J2zyJMnT%2F7aa136b9-e4fe-4993-8c83-f2a8e187769a%2F3d05bab2-a68e-48b9-9e18-b9eaa7b0b577.png&w=3840&q=75)
