Квантовый отжиг
Квантовый отжиг Основы квантового отжига Квантовый отжиг — это метод оптимизации, который использует квантовые эффекты для преодоления локальных минимумов в […]
Вики
Стохастическая оптимизация
Вики
Многорукий бандит
Многорукий бандит Обзор многорукого бандита Многорукий бандит — это модель принятия решений, в которой агент выбирает между несколькими действиями с
Вики
Стратегия естественной эволюции
Стратегия естественной эволюции Основы стратегий естественной эволюции (NES) NES — семейство алгоритмов оптимизации, итеративно обновляющих параметры поискового распределения. Алгоритм использует
Вики
Стохастическая аппроксимация одновременных возмущений
Стохастическая аппроксимация одновременных возмущений Обзор стохастического градиентного спуска (СГС) СГС — это стохастический метод оптимизации, который использует градиентный спуск для
Вики
Байесовская оптимизация
Байесовская оптимизация Основы Байесовской оптимизации Байесовская оптимизация — это метод последовательного проектирования для оптимизации функций черного ящика без функциональных форм.
Вики
Стохастическое программирование
Стохастическое программирование Основы стохастического программирования Стохастическое программирование — это метод оптимизации, который учитывает неопределенность в данных. Оно включает в себя
Вики
Стохастическая оптимизация
Стохастическая оптимизация Основы стохастической оптимизации Методы стохастической оптимизации используют случайные величины для решения задач оптимизации. Случайные величины могут быть включены
Вики
Оптимизация сценария
Оптимизация сценариев Основы теории сценариев Теория сценариев используется для оценки надежности решений в условиях неопределенности. Она основана на распределении вероятностей,
Вики
Стохастическая аппроксимация
Стохастическая аппроксимация Стохастический градиентный метод используется для оптимизации функций с неизвестными градиентами. Метод основан на аппроксимации условного математического ожидания градиента.
Вики
Стохастический градиентный спуск
Стохастический градиентный спуск Стохастический градиентный спуск (SGD) — популярный метод оптимизации в машинном обучении. SGD использует градиент функции потерь для