Курс неклассической оптимизации Обзор неклассических алгоритмов оптимизации (ПОЛНЫЙ КУРС) Краткий обзор Новый полный курс, охватывающий три основных неклассических алгоритма оптимизации: Hill Climber, Simulated Annealing, Beam Search, LeapFrog и байесовскую оптимизацию. Всем привет! Я решил начать новую серию публикаций о пяти популярных неклассических алгоритмах: Hill Climber , Simulated Annealing , Beam Search , LeapFrog и Байесовская оптимизация. Самый популярный..

Эффективное решение задач с помощью рекурсии: пример из теории игр Представьте, что вы играете с другом в игру, в которой вы по очереди выбираете числа из списка. На каждом ходу вы можете выбрать один номер в начале или в конце списка, и этот номер будет удален из списка. Игра продолжается до тех пор, пока список не станет пустым. Ваша цель состоит в том, чтобы максимизировать общую сумму чисел, которые вы выбрали. Чтобы решить эту проблему, мы можем использовать технику под..

Абстрактный В этом исследовании есть две основные части: в части I я применил три рандомизированных алгоритма оптимизации (рандомизированное восхождение на холм, имитация отжига и генетический алгоритм) для оптимизации весов нейронной сети, все из которых привели к лучшей приспособленности, чем полученные с помощью обратного распространения ошибки. В части II я применил три алгоритма и кластеризацию входных данных с максимизацией взаимной информации (MIMIC) к трем классическим задачам..