Публикации по теме 'optimization'
Советы по программированию для реализации решателя нелинейной оптимизации (Часть II: Символьные…
Введение
Это вторая часть моей серии блогов о реализации решателя нелинейной оптимизации, которую я возобновил после небольшого перерыва. В моем предыдущем блоге я упомянул о реализации основных строительных блоков решателя нелинейной оптимизации, который включает в себя механизм дифференцирования, механизм линейной алгебры, числа и т. д. В этой статье, в частности, я хотел бы обсудить аспекты реализации дифференцирования двигатель и обсудить несколько методов, используемых для вычисления..
Тестирование задачи MAX-CUT на имитированной бифуркационной машине
Абстрактный
Используя Simulated Bifurcation Machine (SBM), опубликованную Toshiba Digital Solutions Corporation на AWS Marketplace, мы выполнили тесты для задачи комбинаторной оптимизации MAX-CUT.
Имитационная машина бифуркации
SBM - это программа для решения задач комбинаторной оптимизации, предоставляемая Toshiba Digital Solutions Corporation. Используя методы классической физики, используемые для описания бифуркационных явлений, адиабатических процессов и эргодической (или..
Динамическое программирование в реальных приложениях: применение DP для решения сложных задач оптимизации
Введение
Динамическое программирование — это метод решения проблем, который разбивает сложные проблемы на более мелкие подзадачи и решает их систематическим образом. Это позволяет проводить эффективные вычисления, избегая избыточных вычислений одних и тех же подзадач. Он основан на принципах оптимальной подструктуры и перекрывающихся подзадач и может быть реализован с использованием либо нисходящего, либо восходящего подхода. Динамическое программирование широко используется в..
Понимание мемоизации в JavaScript и ее преимущества
подробное руководство, когда и как использовать мемоизацию в JavaScript: лучшие практики и примеры.
Каждый из нас был разочарован приложением, которое просто слишком долго загружается. Низкая производительность может сильно раздражать, будь то веб-сайт, который слишком долго отображается, приложение, которое открывается вечно, или функция в приложении, выполнение которой занимает слишком много времени. Это не только раздражает клиентов, но также может стоить бизнесу денег и нанести..
Деревья решений: параметрическая оптимизация
Когда мы начинаем работать с данными, мы (как правило, всегда) замечаем, что в данных есть несколько ошибок, таких как пропущенные значения, выбросы, неправильное форматирование и т. Д. В двух словах мы называем их несогласованностью. Эта согласованность более или менее искажает данные и мешает алгоритмам машинного обучения правильно прогнозировать.
Ранее мы наблюдали, как выбросы могут исказить наш анализ. Кроме того, мы заметили, что классификатор k-NN повысил точность после того, как..
Умная работа с цепочками моделей машинного обучения
Разработчики программного обеспечения уже давно нарезают свой код на модульные, повторно используемые части, которые они могут щелкнуть в любом приложении — вместо того, чтобы писать код с нуля для каждого нового контекста. Чтобы достичь такого уровня эффективности с помощью машинного обучения (ML), вам нужно сделать то же самое с вашими рабочими процессами ML.
Цепочка моделей (или конвейерная обработка) — это процесс разделения вашего рабочего процесса машинного обучения на..
«Изучение» алгоритма стохастического градиентного спуска
Когда дело доходит до машинного обучения и способности компьютеров изучать и распознавать закономерности — подобно тому, что делает наш мозг (именно поэтому поля ML/AI так связаны с нейронаукой), мы хотим иметь возможность повысить точность и эффективность нашей работы. алгоритм предсказания. Это делается для того, чтобы прогноз становился все лучше и лучше, приближаясь к целевому значению, к которому мы стремимся.
Давайте сравним эту ситуацию с реальным жизненным сценарием, более..
