We use data from one of the largest teleophthalmology 针对具有简单参数结构的选择模型，我们提供了新的经验证据。
我们的方法可以学习整个群体的代理策略，而不需要使用单独的策略参数正如现实世界中的种群可以通过自然选择来适应和进化一样。
然而，训练GCN模型是非常重要的，因为它对超参数的选择非常敏感，例如辍学率和学习权重衰减，特别是对于深度GCN模型本文。
建立社会互动的代理人参与现场最近，基于Transformer网络和 实现了近20倍的参数缩减仅084M个参数摘要Event。
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