Оптимизация с помощью машинного обучения

У меня есть система, которая берет 15 точек из 17-дюймовой сетки в качестве входных данных (порядок не имеет значения) и генерирует один скаляр в качестве вывода. Система не представляется формальной функцией.Оптимизация с помощью машинного обучения

Цель состоит в том, чтобы найти оптимальные 15 точек, чтобы выходной скаляр был минимальным. Решение этой проблемы исчерпывающе просто занимает слишком много времени, чтобы быть практичным, поскольку каждый прогон занимает 14 секунд.

Я начал изучать компьютерный курс онлайн. Но эта проблема кажется довольно бесхитростной, и мне интересно, может ли кто-нибудь указать мне правильное направление. Любая помощь очень ценится!

источник

2014-05-15 Tian He

Эта проблема очень неопределенная. Вы хотите свести к минимуму функцию. Дифференцируемая функция? Выпуклая функция? Реальные ценности? Логические входы? Целочисленные входы? –

Система представляет собой черный ящик для меня практически для всех практических целей, а не что-то представимое по формальной функции. Ввод этих 15 пар координат из сетки 17X17. –

Задача «Свести к минимуму функцию f: {1, .., 17}^2 -> {некоторое упорядоченное множество}" * не * underspecified imo - считать как можно меньше. Тем не менее я согласен с тем, что предоставление максимально возможной информации всегда полезно. – davidhigh

Использование simulated annealing. Я думаю, это будет близко к оптимальному здесь.

Поэтому начните с случайного распределения 15 баллов. Затем в каждой итерации меняйте одно и принимайте новое состояние, если результирующее скалярное значение меньше. Если оно больше, принимайте с определенной вероятностью (фактор Больцмана). В конце концов вы должны попробовать это для небольшого количества случайно выбранных начальных состояний, а затем принять самое низкое значение.

источник

2014-05-15 20:11:14 davidhigh

Спасибо. Я прочитаю об этом и попробую. Я забыл упомянуть, что есть стандартный набор из 15 баллов, который начинается с прошлого опыта, только многие из них в конечном итоге отклонились довольно много. –

@ downvoter: нужно разработать? – davidhigh

Хорошо, немного читал, и я знаю, как это реализовать. Один вопрос, не должен ли я менять все 15 очков за каждую итерацию? –

Оптимизация с помощью машинного обучения

ответ

Смежные вопросы