Omfattningen av Baldwin-effekten ifrågasattes nyligen av två dokument som ingående undersökte Hintons och Nowlans seminala arbete. Hittills har det inte visats att det är nödvändigt med empiriskt utmanande uppgifter. Här visar vi att Baldwin effekten är kapabel att utveckla några-shot övervakad och förstärka lärande mekanismer, genom att forma hyperparametrar och de inledande parametrarna för djupt lärande algoritmer. Dessutom kan den genetiskt rymma starka inlärningsfördomar på samma uppsättning av problem som en ny maskininlärningsalgoritm som kallas MAML "Modell Agnostic Meta-Learning" som använder andra ordningens gradienter i stället för evolution för att lära sig en uppsättning referensparametrar (ursprungliga vikter) som kan möjliggöra snabb anpassning till uppgifter som provtas från en distribution. I enkla fall är MAML mer dataeffektivt än Baldwin-effekten, men Baldwin-effekten är mer generell eftersom den inte kräver att lutningarna förskjuts bakåt till referensparametrarna eller hyperparametrarna, och tillåter effektivt ett antal gradientuppdateringar i den inre slingan. Baldwin-effekten lär sig starka inlärningsberoende förutfattade meningar, snarare än att helt genetiskt acceptera fasta beteenden på ett lärande oberoende sätt.
Forskare på DeepMind nyligen också använt samma idé om Baldwin Effect, med hjälp av en genetisk algoritm för att utveckla de ursprungliga vikterna för djupa neurala nätverk REF.
Meta-Learning by the Baldwin Effect
{'venue': 'GECCO', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}