التحسين تقوم هذه الوثيقة بتوثيق مكونات المكتبة التي تحاول ايجاد الحد الأدنى أو الحد الأقصى للوظيفة التي قدمها المستخدم. يمكن العثور هنا على مقدمة للأغراض غير الخطية للأغراض العامة في هذا القسم. للحصول على مثال يوضح كيفية استخدام إجراءات المربعات الصغرى غير الخطية هنا. يقوم بإجراء بحث عن سطر في وظيفة معينة ويعيد الإدخال الذي يجعل الوظيفة أصغر بشكل ملحوظ. يستخدم هذا التطبيق بحث Armijo backtracking الأساسي مع interpolation متعدد الحدود. #include يمثل هذا الكائن استراتيجية لتحديد الاتجاه الذي يجب إجراء البحث فيه. هذا الكائن المحدد هو تنفيذ طريقة شبه نيوتن BFGS لتحديد هذا الاتجاه. تستخدم هذه الطريقة مقدارًا من الذاكرة التربيعية في عدد المتغيرات المطلوب تحسينها. عادة ما تكون فعالة للغاية ولكن إذا كانت مشكلتك تحتوي على عدد كبير جدًا من المتغيرات فإنها غير مناسبة. بدلاً من ذلك ، يجب أن تجرب lbfgs_search_strategy. #include يسمح لك هذا الروتين بتمرير كائن dlib :: matrix إلى دالة تأخذ حجج مزدوجة بسيطة. يقوم بذلك عن طريق توسيع عناصر المصفوفة تلقائيًا واستدعاء الدالة. على سبيل المثال ، لنفترض أن لديك وظيفة كهذه: double f (double x، double y، double z)؛ يمكنك بعد ذلك الاتصال بـ f () على النحو التالي: matrix args = {3،4،5}؛ call_function_and_expand_args (f، args)؛ // calls: f (3،4،5) هذا النوع من الأمور مناسب عند كتابة أدوات التحسين مثل find_max_global نظرًا لأنه يتيح نطاقًا عريضًا من وظائف الإدخال ليتم منحها للمحسن ، بما في ذلك الوظائف ذات الوسائط المسماة بشكل صريح مثل x و y و ض كما هو موضح أعلاه. #include يمثل هذا الكائن استراتيجية لتحديد الاتجاه الذي يجب إجراء البحث فيه. هذا الكائن المحدد هو تنفيذ طريقة التدرج المترافقة Polak-Ribiere لتحديد هذا الاتجاه. تحميل برنامج للتحميل من على النت بدون تقطيع مجانا لمشاهدة الفيديوتستخدم هذه الطريقة كمية من الذاكرة الخطية في عدد المتغيرات المطلوب تحسينها. لذلك فهي قادرة على التعامل مع المشاكل مع عدد كبير جدا من المتغيرات. ومع ذلك ، فإنه ليس بشكل عام جيدًا مثل خوارزمية L-BFGS (راجع فئة lbfgs_search_strategy). #include هذه دالة تأخذ وظيفة أخرى ، f (x) ، كمدخل وترجع كائن وظيفة جديد ، g (x) ، مثل g (x) == f (clamp (x ، x_lower ، x_upper)) حيث x_lower و x_upper هي متجهات لقيود الصندوق التي يتم تطبيقها على x. #include هذه دالة تأخذ وظيفة أخرى كمدخل وترجع كائن دالة يحسب بطريقة مشتقة دالة المدخلات. #include هذا الكائن هو أداة لحل مشكلة التحسين التالية: min_w: length_squared (X * w - Y) + ridge_lambda * length_squared (w) بحيث: sum (abs (w)) <= lasso_budget="" وهذا="" يعني="" أنه="" يحل="" مشكلة="" تحسين="" شبكة="" مرنة.="" يحتوي="" هذا="" الكائن="" أيضًا="" على="" خاصية="" خاصة="" تتيح="" لك="" الحصول="" بسرعة="" على="" حلول="" مختلفة="" لإعدادات="" مختلفة="" من="" قيم="" ridge_lambda="" و="" lasso_budget="" و="" y="" المستهدفة.="" ويرجع="" ذلك="" إلى="" أن="" كمية="" كبيرة="" من="" العمل="" يتم="" تطبيقها="" مسبقًا="" في="" المُنشئ.="" سوف="" يتذكر="" المحلل="" أيضًا="" الحل="" السابق="" وسيستخدم="" ذلك="" لتسخين="" الدعوات="" اللاحقة.="" لذلك="" ،="" يمكنك="" الحصول="" على="" حلول="" لمجموعة="" واسعة="" من="" معلمات="" التسوية="" بكفاءة.="" تم="" وصف="" الخوارزمية="" المحددة="" المستخدمة="" في="" حلها="" في="" الورقة:="" zhou،="" quan،="" et="" al.="" 'تخفيض="" في="" الشبكة="" المرنة="" لدعم="" آلات="" المتجهات="" مع="" تطبيق="" للحوسبة="" gpu.="" apa="" وللمكون="" الفرعي="" solver="" solver="" نستخدم="" الخوارزمية="" من:="" هسيه="" ،="" تشو="" جوي="" ،="" وآخرون.="" 'طريقة="" نزول="" ثنائي="" إحداثيات="" svm="" الخطية="" واسعة="" النطاق.="" 'وقائع="" المؤتمر="" الدولي="" ال="" 25="" على="" التعلم="" الآلي.=""></=> تحميل برنامج للتحميل من على النت بدون تقطيع مجانا مشاهدة القنوات# تتضمن هذه الوظيفة يقيس موقع وحجم الفجوة بين اثنين من polytopes محدبة. على وجه الخصوص ، يحل البرنامج التربيعي التالي: تصغير: f (cA، cB) == length_squared (A * cA - B * cB) خاضعة للقيود التالية على cA و cB: - is_col_vector (cA) == true && cA. nc () - is_col_vector (cB) == true && cB. nc () - sum (cA) == 1 && min (cA)> = 0 - sum (cB) == 1 && min (cB)> = 0 المزيد من التفاصيل. #include تتطابق هذه الوظيفة مع روتين find_min_bobyqa باستثناء أنه ينفي الوظيفة المستهدفة قبل إجراء التحسين. وبالتالي سوف تحاول هذه الوظيفة إيجاد الحد الأقصى للهدف بدلاً من الحد الأدنى. لاحظ أن BOBYQA يعمل فقط على وظائف اثنين أو أكثر من المتغيرات. لذلك إذا كنت بحاجة إلى إجراء تحسين مشتق خالٍ من وظيفة متغير مفرد ، فيجب عليك استخدام الدالة find_max_single_variable. #include يؤدي مربع تعظيم تعظيم وظيفة غير الخطية باستخدام بعض استراتيجية البحث (ه. تستخدم هذه الوظيفة بحث خط خلفي مع خطوة إسقاط متدرجة للتعامل مع قيود المربع. #include هذه الوظيفة هي أداة لحل مشكلة MAP بشكل تقريبي في نموذج رسومي أو رسم بياني عامل بوظائف محتملة مزدوجة. بمعنى ، أنها تحاول حل نوع معين من مشكلة التحسين التي يمكن تعريفها على النحو التالي: تعظيم: f (X) حيث X عبارة عن مجموعة من المتغيرات ذات القيمة الصحيحة ويمكن كتابة f (X) كمجموع للوظائف التي يتضمن كل منها متغيرين فقط من X. إذا كان الرسم البياني عبارة عن بنية شجرية ، فإن هذا الروتين يعطي دائمًا الحل الدقيق لمشكلة MAP. ومع ذلك ، بالنسبة إلى الرسوم البيانية التي تحتوي على دورات ، قد يكون الحل تقريبيًا. هذه الوظيفة هي تنفيذ لخوارزمية NMPLP المقدمة في الأوراق التالية: Fixing Max-Product: Convergent Message Passing Algorithms for MAP LP-Relaxations (2008) by Amir Globerson and Tommi Jaakkola مقدمة إلى التحلل المزدوج للاستدلال (2011) by David Sontag ، أمير Globerson ، و Tommi Jaakkola مزيد من التفاصيل. تنزيل لعبة جاتا سان اندرس على الكمبيوتر جاتا v. في الجزء العلوي الأيسر ، انقر على المزيد . في Chrome على جهاز الكمبيوتر الخاص بك ، افتح Chrome. تحميل برنامج للتحميل من على النت بدون تقطيع مجانا لمشاهدة الافلام#include هذه مجموعة من الدالات التي تم تحميلها فوق طاقتها لحل مشكلة MAP بشكل دقيق في نموذج Potts. يعتبر هذا النوع من النماذج مفيدًا عندما يكون لديك مشكلة يمكن تشكيلها على شكل مجموعة من القرارات الثنائية على بعض المتغيرات ، ولكن لديك نوع من تقييد تناسق الملصقات. هذا يعني أن هناك بعض العقوبة لإعطاء بعض الأزواج من المتغيرات تسميات مختلفة. لذا بالإضافة إلى محاولة اكتشاف أفضل طريقة لتسمية كل متغير بمفرده ، عليك أن تقلق من جعل التسميات متناسقة. يمكن استخدام روتين find_max_factor_graph_potts () للعثور على تصنيف العلامات الأكثر احتمالاً / أعلى لهذا النوع من النماذج. يعتمد تطبيق هذا الروتين على كائن min_cut. #include هذه الوظيفة هي أداة لحل مشكلة MAP بشكل دقيق في نموذج رسومي أو مخطط رسومي منظم. على وجه الخصوص ، هو تنفيذ لخوارزمية Viterbi الكلاسيكية للعثور على تعظيم مهمة. بالإضافة إلى نماذج ماركوف الأولى من النظام الأساسي ، فإن هذه الوظيفة قادرة أيضًا على العثور على تعيين MAP لنماذج ماركوف الأعلى. #include تؤدي هذه الوظيفة التحسين العالمي لوظيفة ما ، وتخضع لقيود الحدود. هذا يعني أنه يحاول العثور على الحد الأقصى العالمي ، وليس فقط المكبر المحلي. يتم إجراء البحث باستخدام كائن global_function_search. تحميل برنامج للتحميل من على النت بدون تقطيع مجانا لمشاهدة القنواتراجع وثائق global_function_search & apos؛ s للحصول على تفاصيل الخوارزمية. الأهم من ذلك ، لا يتطلب find_max_global () من المستخدم تحديد مشتقات أو بدء التخمينات ، كل ذلك أثناء محاولة استخدام عدد قليل من المكالمات للوظيفة الهدف ممكن. ومن ثم ، فإنه من المناسب للمهام التي يكون فيها تقييم الدالة الموضوعية مستهلكًا للوقت أو باهظًا ، كما هو الحال في تحسين المعلمة الزائدة لنماذج التعلم الآلي. cppPython Example Programs: global_optimization. #include تقوم هذه الوظيفة بتنفيذ خوارزمية CKY parsing. على وجه الخصوص ، فإنه يجد الحد الأقصى لشجرة التحليل الثنائية التي تقوم بتوزيع تسلسل إدخال الرموز المميزة. #include يؤدي تعظيم تقييد مقيد لوظيفة غير خطية. #include يقوم بإجراء تعظيم غير مقيد لوظيفة غير خطية باستخدام طريقة منطقة ثقة. تحميل برنامج تحويل الصور الى word مجانا. #include ينفذ تعظيم غير مقيد لوظيفة غير خطية باستخدام بعض إستراتيجية البحث (e. لا تأخذ هذه النسخة وظيفة التدرج ، ولكن تقترب عدديًا من التدرج. #include تحدد هذه الوظيفة واجهة dlib إلى برنامج BOBYQA الذي تم تطويره بواسطة M. BOBYQA هي طريقة لتحسين وظيفة في غياب المعلومات المشتقة. وصفه باول بأنه طريقة تبحث عن أقل قيمة لوظيفة من العديد من المتغيرات ، من خلال تطبيق طريقة منطقة الثقة التي تشكل نماذج التربيعية عن طريق الاستيفاء. عادة ما تكون هناك بعض الحرية في ظروف الاستيفاء ، والتي يتم تناولها عن طريق تقليل قاعدة Frobenius من التغيير إلى المشتق الثاني من النموذج ، بدءًا من الصفر المصفوفة. يتم تقييد قيم المتغيرات بواسطة الحدود العليا والسفلى. تصف الورقة التالية التي نشرها باول في 2009 العمل المفصل لخوارزمية BOBYQA. تحميل برنامج للتحميل من على النت بدون تقطيع مجانا لمشاهدة الافلامخوارزمية BOBYQA للتحكم المقيدة الملزمة دون مشتقات M. Powell لاحظ أن BOBYQA يعمل فقط على وظائف متغيرين أو أكثر. لذلك إذا كنت بحاجة إلى إجراء تحسين مشتق خالٍ من وظيفة متغير مفرد ، فيجب عليك استخدام الدالة find_min_single_variable. #include ينفذ مربع مقيّد بخفض دالة غير خطية باستخدام بعض إستراتيجية البحث (e. تستخدم هذه الوظيفة بحث خط خلفي مع خطوة إسقاط متدرجة للتعامل مع قيود المربع. #include ينفذ تصغير مقيد مقيد لوظيفة غير خطية. #include ينفذ تصغير غير مقيد لوظيفة غير خطية باستخدام بعض إستراتيجية البحث (e. لا تأخذ هذه النسخة وظيفة التدرج ، ولكن تقترب عدديًا من التدرج. #include يبحث عن أكبر شجرة غير متداخلة في شجرة غير متجذرة بعلامة معينة. هذه الوظيفة مفيدة عندما تريد قطع شجرة تحليل في مجموعة من الأشجار الفرعية وأنت تعرف أن المستوى الأعلى من الشجرة يتكون من نفس النوع من العلامات. لذلك إذا كنت تريد فقط 'قطع' الجزء العلوي من الشجرة حيث تعيش هذه العلامة ثم هذه الوظيفة مفيدة للقيام بذلك. #include يقوم هذا الكائن بإجراء تحسين عالمي لمجموعة من الوظائف التي يوفرها المستخدم. بمعنى ، في ضوء مجموعة من الوظائف ، يمكن لكل منها أخذ عدد مختلف من الوسيطات ، يسمح لك هذا الكائن بالبحث عن الوظيفة والوسائط التي تنتج الخرج الأقصى. الأهم من ذلك ، لا يتطلب الكائن global_function_search المستخدم لتزويد المشتقات. تحميل برنامج للتحميل من على النت بدون تقطيع مجانا لتشغيل الافلامعلاوة على ذلك ، قد تكون الوظائف التي يتم تحسينها تحتوي على قطع ، وتتصرف بشكل عشوائي ، ولها العديد من القيم المحلية. سيحاول كائن البحث عن البحث في global العثور على optima العالمي في مواجهة هذه التحديات. وهي مصممة أيضًا لاستخدام عدد قليل من تقييمات الوظائف بقدر الإمكان ، مما يجعلها مناسبة لتحسين الوظائف التي تكون مكلفة للغاية في تقييمها. ويقوم بذلك عن طريق التناوب بين وضعين: وضع الاستكشاف العالمي ووضع تحسين أوبتيما المحلي. ويتم تحقيق ذلك من خلال بناء وصيان نموذجين للوظيفة الهدف: نموذج عالمي يحدّ من وظيفتنا المستهدفة. هذا هو نموذج خطي غير معلمة غير معلمة مشتقة من جميع تقييمات الوظائف التي تم مشاهدتها بواسطة كائن البحث_البحث_البحثي. يعتمد هذا على الطريقة الموضحة في الاستمثال العالمي لوظائف Lipschitz من قبل C dric Malherbe و Nicolas Vayatis في المؤتمر الدولي للتعليم الآلي 2017. يتناسب نموذج تربيعي محلي حول أفضل نقطة تمت رؤيتها حتى الآن. يستخدم هذا أسلوب منطقة ثقة مشابهة لما هو مقترح في: برنامج NewUOA للتحسين غير المقيّد بدون مشتقات بواسطة M. باول ، ورشة العمل الأربعون حول التحسين غير الخطي على نطاق واسع (إريس ، إيطاليا ، 2004) تم توضيح سلوك الخوارزمية في الفيديو التالي ، والذي يوضح أن الحامل في العمل. في الفيديو ، يكون الخط الأحمر هو الوظيفة التي يجب تحسينها ، ونحن نبحث عن الحد الأقصى. في كل مرة تقوم فيها global_function_search بتجربة نقطة من الدالة نلاحظها مع صندوق صغير. يتم تحديد حالة المحلل بواسطة النموذجين المذكورين أعلاه. لذلك ، نرسم نموذج الحدود العلوي بالإضافة إلى النموذج التربيعي المحلي الحالي بحيث يمكنك رؤية كيف تتطور مع استمرار عملية التحسين. نلاحظ أيضًا موقع أفضل نقطة يتم مشاهدتها حتى الآن بخط صغير رأسي. يمكنك ملاحظة أن المُحسِّن يتناوب بين انتقاء الحد الأقصى للسقف الأعلى والنقطة القصوى وفقًا للنموذج التربيعي. تحميل برنامج للتحميل من على النت بدون تقطيع مجانا لمشاهدة الفيديومع تقدم عملية التحسين ، يصبح الحد العلوي أكثر دقة بشكل تدريجي ، مما يساعد على العثور على أفضل ذروة للتحقيق ، في حين يجد النموذج التربيعي بسرعة أكبر قدرًا من الدقة في أي قمة تقع حاليًا. يسمح هذان الشيءان معًا للمحسن بالبحث عن المكسب العالمي الحقيقي إلى الدقة العالية (داخل 1e-9 في هذه الحالة) في الوقت الذي ينتهي فيه الفيديو. تشغيل مُحسِّن الفيديو وأخيراً ، لاحظ أن روتين find_max_global هو في الأساس غلاف بسيط حول كائن global_function_search وأنه موجود لتوفير واجهة ملائمة. لذلك يرغب معظم المستخدمين في الاتصال بـ find_max_global بدلاً من global_function_search. ومع ذلك ، فإن واجهة برمجة التطبيقات لبحث global_function_s هي أكثر عمومية وتسمح بمجموعة أوسع من أنماط الاستخدام. لذا إذا كان find_max_global () isn & apos؛ t عامًا بما فيه الكفاية لك ، فيمكنك استخدام واجهة برمجة التطبيقات global_function_search. #include يمثل هذا الكائن استراتيجية لتحديد ما إذا كان يجب إنهاء خوارزمية التحسين أم لا. طول) متجه التدرج الحالي ويتوقف إذا كان أصغر من عتبة معينة للمستخدم. #include يحسب هذا الروتين النتيجة لخفض الرسم البياني المرشح. هذه هي الكمية التي تم تصغيرها بواسطة خوارزمية min_cut. #include هذا الكائن هو أداة لأداء الانحدار متساوي التوتر 1-D. أي أنها تجد المربعات الصغرى المناسبة لمنحنى غير بارامترى لبعض البيانات الموردة من المستخدم ، تخضع للقيود الذى لا يتناقص منحنى التثبيت. يتم ذلك باستخدام خوارزمية المخترقين المتاخمين لمجمع O (O). تحميل برنامج للتحميل من على النت بدون تقطيع مجانا لمشاهدة الافلام#include تعثر هذه الدالة على متعدد الحدود من الرتبة الثانية التي تقتبس مجموعة من النقاط وترجع الحد الأدنى من هذه الحدود. #include يمثل هذا الكائن استراتيجية لتحديد الاتجاه الذي يجب إجراء البحث فيه. هذا الكائن المحدد هو تنفيذ طريقة L-BFGS شبه نيوتن لتحديد هذا الاتجاه. تستخدم هذه الطريقة كمية من الذاكرة الخطية في عدد المتغيرات المطلوب تحسينها. هذا يجعلها طريقة ممتازة لاستخدامها عند وجود مشكلة في التحسين تحتوي على عدد كبير من المتغيرات. #include تنفيذ عملية بحث عن خط متدرج على دالة معينة وإرجاع الإدخال الذي يجعل الوظيفة أصغر بشكل ملحوظ. يقوم هذا بتطبيق طريقة البحث في الخطوط الكلاسيكية باستخدام شروط ولف القوية مع وضع الأقواس ومن ثم مرحلة التقسيم ، باستخدام كل من الاستيفاء متعدد الحدود. #include هذه هي الدالة التي تأخذ دالة أخرى f (x) كمدخل وترجع كائن دالة l (z) = f (start + z * direction). تحميل برنامج للتحميل من على النت بدون تقطيع مجانا لتشغيل الفيديوهاتيمكنك استخدام هذا الروتين لحل هذه المشكلة والبعض الآخر مثلها. لاحظ أن dlib يحتوي أيضًا على طريقة تعلم الآلة لتعلم وظيفة التكلفة اللازمة لاستخدام الخوارزمية المجرية. C ++ أمثلة البرامج: max_cost_assignment_ex. cppPython Example Programs: max_cost_assignment. #include تعثر هذه الوظيفة على المخطط الفرعي داخل مصفوفة مقدمة من المستخدم تحتوي على أكبر مبلغ. ومن ثم أصفع تلك submatrix ويكرر العملية حتى لا يمكن العثور على مزيد من submatrices القصوى. #include هذا هو كائن وظيفي يمكن استخدامه للعثور على الحد الأدنى من الرسم البياني. يعتمد التنفيذ على الطريقة الموضحة في الورقة التالية: مقارنة تجريبية لخوارزميات الحد الأدنى / الحد الأقصى للتدفق لتقليل الطاقة في الرؤية ، بواسطة يوري بويكوف وفلاديمير كولموغوروف ، في PAMI 2004. #include يقوم هذا الكائن بتنفيذ وحدة تحكم تنبؤية نموذجية خطية. على وجه الخصوص ، يحل برنامجًا تربيعيًا معينًا باستخدام الطريقة الموضحة في الورق: طريقة التدرج السريع للسيطرة التنبؤية الخطية المضمنة (2011) بواسطة Markus Kogel و Rolf Findeisen C ++ Example Programs: mpc_ex. #include هذه هي الدالة التي تأخذ وظيفة أخرى كمدخل وترجع كائن وظيفة يحسب نفي وظيفة الإدخال. #include يمثل هذا الكائن استراتيجية لتحديد الاتجاه الذي يجب إجراء البحث فيه. هذا الروتين الخاص هو تنفيذ طريقة نيوتن لتحديد هذا الاتجاه. تحميل برنامج للتحميل من على النت بدون تقطيع مجانا لمشاهدة القنواتوهذا يعني أن استخدامه يتطلب منك توفير طريقة لإنشاء مصفوفات هيسي للمشكلة التي تحاول تحسينها. لاحظ أيضًا أن هذه في الواقع عبارة عن دالة مساعدة لإنشاء كائنات newton_search_strategy_obj. #include يمثل هذا الكائن استراتيجية لتحديد ما إذا كان يجب إنهاء خوارزمية التحسين أم لا. ينظر هذا الكائن بعينه إلى التغيير في الوظيفة الموضوعية من تكرار إلى آخر ، ويرتكز على قراره حول حجم هذا التغيير. إذا كان التغيير أقل من عتبة معينة للمستخدم ، فسيتم إيقاف البحث. #include يعد هذا الكائن أداة لحل مشكلة التحسين التالية: تصغير: f (w) == 0. 5 * || w || ^ 2 + C * R (w) حيث R (w) هي وظيفة محدبة يوفرها المستخدم و C> 0. بشكل اختياري ، يمكن لهذا الكائن أيضًا إضافة قيود غير سلبية على بعض أو كل عناصر w. أو يمكن حلها بشكل بديل: تصغير: f (w) == 0. 5 * || w-previous || ^ 2 + C * R (w) حيث يكون التواجد المسبق للمتجه المقدم من المستخدم و R (w) له نفس التفسير المذكور أعلاه. أو يمكنه استخدام أداة الشبكة الصافية المرنة: تصغير: f (w) == 0. 5 * (1-lasso_lambda) * length_squared (w) + lasso_lambda * sum (abs (w)) + C * R (w) حيث lasso_lambda هو رقم في النطاق [0، 1) ويتحكم في الموازنة بين القيام L1 و L2 التنظيم. R (w) له نفس التفسير كما هو مذكور أعلاه. تحميل برنامج للتحميل من على النت بدون تقطيع مجانا لمشاهدة القنواتلإجراء مناقشة تفصيلية ، يجب الرجوع إلى الأوراق التالية من مجلة أبحاث التعلم الآلي: خوارزمية القطع المقننة الأمثل لتقليل المخاطر على نطاق واسع بواسطة Vojtech Franc ، Soren Sonnenburg ؛ 10 (أكتوبر): 2157--2192 ، 2009. طرق الحزمة لتقليل المخاطر بشكل منتظم بواسطة Choon Hui Teo، S. #include هذه مجموعة من الوظائف المفيدة لتحويل ناتج شجرة التحليل عن طريق find_max_parse_cky إلى سلسلة بين قوسين مناسبة لعرض شجرة التحليل. #include تعثر هذه الدالة على الحدود متعددة الدرجات من الدرجة الثانية أو الثالثة التي تقتبس مجموعة من النقاط وترجع الحد الأدنى من هذه الحدود. #include هذه هي وظيفة لحل مشاكل المربعات الصغرى غير الخطية. ويستخدم أسلوبًا يجمع بين تقنية ليفنبرغ-ماركورت التقليدية وطريقة شبه نيوتن. مشاكل حيث تكون المصطلحات في المربعات الصغرى تعمل ، البواقي ، لا تذهب إلى الصفر ولكنها تبقى كبيرة في الحل) C ++ Example Programs: less_squares_ex. #include هذه هي وظيفة لحل مشاكل المربعات الصغرى غير الخطية. يستخدم تقنية Levenberg-Marquardt التقليدية. مشاكل حيث تكون المصطلحات في المربعات الصغرى تعمل ، بقايا ، تذهب إلى الصفر في الحل) C ++ Example Programs: less_squares_ex. العثور على الايفون من الكمبيوتر برقم الجوال. #include تحل هذه الوظيفة البرنامج التربيعي التالي: تصغير: f (alpha) == 0. 5 * trans (alpha) * Q * alpha subject إلى القيود التالية: sum (alpha) == nu * y. تحميل برنامج للتحميل من على النت بدون تقطيع مجانا لمشاهدة الافلامsize () 0 <= min="" (alpha)="" &&="" max="" (alpha)=""></=><= 1="" trans="" (y)="" *="" alpha="=" 0="" حيث="" يجب="" أن="" تكون="" جميع="" عناصر="" y="" تساوي="" +1="" أو="" -1="" و="" f="" محدبة.="" هذا="" يعني="" أن="" q="" يجب="" أن="" تكون="" متماثلة="" و="" semidefinite="" إيجابية.="" يطبق="" هذا="" الكائن="" الإستراتيجية="" المستخدمة="" بواسطة="" أداة="" libsvm.="" يمكن="" الاطلاع="" على="" الأوراق="" التالية="" للحصول="" على="" تفاصيل="" إضافية:="" chang="" and="" lin="" ،="" training="" {nu}="" -="" دعم="" vector="" classifiers:="" theory="" and="" algorithmschih-chung="" chang="" and="" chih-jen="" lin،="" libsvm:="" a="" library="" for="" support="" vector="" machines،="" 2001.="" #include="" تحل="" هذه="" الوظيفة="" البرنامج="" التربيعي="" التالي:="" تصغير:="" f="" (alpha)="=" 0.="" 5="" *="" trans="" (alpha)="" *="" q="" *="" alpha="" +="" trans="" (p)="" *="" alpha="" subject="" to="" the="" following="" restrictions:="" for="" all="" i="" such="" that="" y="" (i)="=" +1:="" 0=""></=><= alpha="" (i)=""></=><= cp="" for="" all="" i="" بحيث="" y="" (i)="=" -1:="" 0=""></=><= alpha="" (i)=""></=><= cn="" trans="" (y)="" *="" alpha="=" b="" حيث="" يجب="" أن="" تكون="" جميع="" عناصر="" y="" تساوي="" +1="" أو="" -1="" و="" f="" محدبة.="" هذا="" يعني="" أن="" q="" يجب="" أن="" تكون="" متماثلة="" و="" semidefinite="" إيجابية.="" يطبق="" هذا="" الكائن="" الإستراتيجية="" المستخدمة="" بواسطة="" أداة="" libsvm.="" يمكن="" الاطلاع="" على="" الأوراق="" التالية="" للحصول="" على="" تفاصيل="" إضافية:="" chih-chung="" chang="" و="" chih-jen="" lin،="" libsvm:="" مكتبة="" لأجهزة="" ناقلات="" الدعم="" ،="" 2001.="" tw="" ~="" cjlin="" libsvmworking="" set="" selection="" using="" second="" order="" information="" for="" training="" support="" ناقلات="" الآلات="" التي="" كتبها="" فان="" ،="" تشن="" ،="" ولين.="" #include="" تحل="" هذه="" الوظيفة="" البرنامج="" التربيعي="" التالي:="" تصغير:="" f="" (alpha،="" lambda)="=" 0.="" 5="" *="" trans="" (alpha)="" *="" q="" *="" alpha="" -="" trans="" (alpha)="" *="" b="" +="" 0.="" 5="" *="" trans="" (lambda)="" *="" lambda="" -="" trans="" (lambda)="" *="" a="" *="" alpha="" -="" trans="" (lambda)="" *="" d="" تخضع="" للقيود="" التالية:="" sum="" (alpha)="=" c="" min="" (alpha)=""> = 0 min (lambda)> = 0 max (lambda) <= max_lambda="" حيث="" f="" محدبة.="" هذا="" يعني="" أن="" q="" يجب="" أن="" يكون="" semidefinite="" إيجابي.="" #include="" تحل="" هذه="" الوظيفة="" البرنامج="" التربيعي="" التالي:="" تصغير:="" f="" (alpha)="=" 0.="" 5="" *="" trans="" (alpha)="" *="" q="" *="" alpha="" +="" trans="" (b)="" *="" alpha="" subject="" to="" the="" following="" box="" restrictions="" on="" alpha:="" 0=""></=><= min="" (alpha-lower)="" 0=""></=><= max="" (upper-alpha)="" where="" f="" is="" convex.=""></=> تحميل برنامج للتحميل من على النت بدون تقطيع مجانا لتشغيل الفيديوهذا يعني أن Q يجب أن يكون semidefinite إيجابي. #include تحل هذه الوظيفة البرنامج التربيعي التالي: تصغير: f (alpha) == 0. 5 * trans (alpha) * Q * alpha + trans (b) * alpha subject to the following box restrictions on alpha: 0 <= min="" (alpha-lower)="" 0=""></=><= max="" (upper-alpha)="" where="" f="" is="" convex.="" هذا="" يعني="" أن="" q="" يجب="" أن="" يكون="" semidefinite="" إيجابي.="" لذا="" فإنه="" يفعل="" نفس="" الشيء="" مثل="" resol_qp_box_constrained="" ،="" باستثناء="" أنه="" يتم="" تحسينه="" لمصفوفات="" q="" الكبيرة="" مع="" بنية="" كتلة="" خاصة.="" على="" وجه="" الخصوص="" ،="" يجب="" تجميع="" q="" في="" كتل="" ذات="" حجم="" متطابق="" حيث="" تكون="" كل="" الكتل="" عبارة="" عن="" مصفوفات="" مائلة="" ،="" باستثناء="" تلك="" الموجودة="" على="" القطر="" الرئيسي="" والتي="" يمكن="" أن="" تكون="" كثيفة.="" #include="" تحل="" هذه="" الوظيفة="" البرنامج="" التربيعي="" التالي:="" تصغير:="" f="" (alpha)="=" 0.="" 5="" *="" trans="" (alpha)="" *="" q="" *="" alpha="" -="" trans="" (alpha)="" *="" b="" subject="" to="" the="" following="" restrictions:="" sum="" (alpha)="=" c="" min="" (alpha)=""> = 0 where f is convex. هذا يعني أن Q يجب أن تكون متماثلة و semidefinite إيجابية. #include تحل هذه الوظيفة مشكلة التحسين التالية: تصغير: f (p) == 0. 5 * trans (p) * B * p + trans (g) * p تخضع للقيود التالية: الطول (p) <= نصف="" القطر="" المزيد="" من="" التفاصيل.="" #include="" تحل="" هذه="" الوظيفة="" مشكلة="" التحسين="" التالية:="" تصغير:="" f="" (p)="=" 0.=""></=> تحميل برنامج للتحميل من على النت بدون تقطيع مجانا مشاهدة القنوات5 * trans (p) * B * p + trans (g) * p تخضع للقيود التالية: الطول (p) <= نصف="" القطر="" (i)=""></=><= p="" (i)=""></=><= العلوي="" (i)="" ،="" لجميع="" المزيد="" من="" التفاصيل.="" #include="" يمثل="" هذا="" الكائن="" دالة="" غير="" بارامترية="" خطية="" غير="" محددة="" يمكن="" استخدامها="" لتحديد="" حد="" أعلى="" في="" بعض="" الوظائف="" الأكثر="" تعقيدًا="" وغير="" معروفة.="" يعتمد="" هذا="" على="" الطريقة="" الموضحة="" في="" الاستمثال="" العالمي="" لوظائف="" lipschitz="" من="" قبل="" c="" dric="" malherbe="" و="" nicolas="" vayatis="" في="" المؤتمر="" الدولي="" للتعليم="" الآلي="" 2017.="" هنا="" قمنا="" بتوسيعه="" لدعم="" نمذجة="" الدالات="" العشوائية="" أو="" المتقطعة="" عن="" طريق="" إضافة="" مصطلح="" ضوضاء.="" ونقوم="" أيضًا="" بتصميم="" نماذج="" lipschitz="" منفصلة="" لكل="" بُعد="" ،="" مما="" يسمح="" للنموذج="" بالتعامل="" مع="" الوظائف="" ذات="" الحساسيات="" المتغيرة="" على="" نطاق="" واسع="" مع="" كل="" متغير="" إدخال.=""></=> </=></=>
0 Comments
Leave a Reply. |
AuthorWrite something about yourself. No need to be fancy, just an overview. Archives
March 2019
Categories |