Как создать двухстороннее сопоставление между пространством ввода и пространственным пространством с ограниченным пространством?

Question

Я думаю, что эту проблему можно решить с помощью ML, потому что есть некоторые свойства выходного пространства, которые я хочу достичь.

Задача: D1 < -> D2 где D1 - это пространство ввода, а D2 - такое пространство, что: D2 будет иметь большую размерность (вероятно, на порядки), где каждое измерение ограничено натуральным числом от 0 до N и существует вероятность P, которая + -1 переходит в случайную размерность в D2, не будет влиять на отображение обратно на D1. Существует вероятность P2, что такое изменение повлияет только на один размер в D1, вероятность P3 на то, что он повлияет на 2 измерения, и другие такие правила ...

Целью является создание способа сопоставить, что позволило бы применение генетических алгоритмов к пространству D2 с обоснованием того, что именно так работает ДНК, и это, очевидно, эффективно.

Генетические алгоритмы, применяемые к D1, могут быть рядом с бесполезными, если существуют скрытые отношения между измерениями, это основная причина D2, где такие отношения были бы минимизированы, и где они существуют, их величина воздействия на D1 будет рандомизирована ,

Answer 1

Похоже, что вы ищете «код для исправления ошибок». В этом случае D1 является вашим начальным представлением, а D2 - избыточным кодом. Теория этих кодов позволяет рассчитать вероятность восстановления правильного представления, учитывая размер кода D2 и вероятность повреждения D2.

Один действительно отличный справочник для двоичный код Коды для исправления ошибок - это Information Theory, Inference, and Learning Algorithms David MacKay, в частности раздел II. Обратите внимание, что это не совсем то, что вы хотите, так как вы указали натуральные числа от 0 до N, а не двоичные числа. Вы также можете искать «аналоговые коды с исправлением ошибок», которые могут приблизить вас к тому, что вы запрашиваете здесь.

О генетических алгоритмах, по-видимому, они также могут быть применены к проблеме обнаружения идеальных кодов коррекции ошибок, например, в this paper.