arXiv · cs.AI · Saba Zare, Mohammad Taheri · 2 天前模型评分21
EMG-Hybrid：面向高维特征选择的双引擎精英记忆引导自适应优化框架
EMG-Hybrid: A Dual-Engine Elite Memory--Guided Adaptive Optimization Framework for High-Dimensional Feature Selection
导读
EMG-Hybrid 提出一种三级分层优化架构，用于超高维噪声数据集的特征选择，通过双引擎控制器在全局探索与局部强化之间动态切换。该框架在超过 100,000 维特征的数据上取得近线性并行加速和亚二次方运行时间增长，并实现显著降维。
分类置信度
中 · 待人工复核
- 只有单一媒体来源，需要人工复核。
来源级别：媒体与个人
事件类型：研究发布
证据摘录
- “To address this, EMG-Hybrid is introduced as a novel three-level hierarchical optimization architecture designed around decoupled operational planes, feedback-driven scheduling, and isolated state refinement.”
来源：arXiv · cs.AI · arxiv.org