Que mettre à l'entrée du réseau neuronal ? Vos idées... - page 43

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Aleksandr Slavskii #:

Je m'excuse pour le hors sujet.

Je suis tombé sur un dicton :

Si on te chie dessus, c'est que tu as fait en sorte que quelqu'un te chie dessus.


Je parle de ceux qui se chient dessus. Sortez d'ici, vous puez la merde.

Je me joins à vous pour vous souhaiter bonne chance.
 

Déni, marchandage , colère, dépression, acceptation.

La phase la plus intéressante est à venir

 

"Qu'est-ce que j'introduis dans le réseau neuronal ?"

Peu importe ce que vous lui donnez, c'est de l'argent qui passe.) Et, en fait, la séquence de citations, sans les absurdités.

 
Andrey Dik #:

AO discrète.)) Cette notion n'existe pas, toutes les AO sont discrètes, le caractère discret est défini par le pas des paramètres optimisés.

https://en.wikipedia.org/wiki/Discrete_optimization



Toutes les AO sont divisées en optimisation discrète et en optimisation continue, c'est la toute première branche de la sous-espèce AO, c'est à dire la plus élémentaire...

C'est comme écrire des articles sur la MO sans savoir qu'elle se divise en classification, régression et clustering, etc...

Vous n'êtes pas seulement un ignorant, vous êtes le roi des ignorants, vous ne connaissez rien à l'optimisation.



Et pour ce qui est de la deuxième affirmation, il s'agit simplement d'un visage palm....

 
mytarmailS #:

https://en.wikipedia.org/wiki/Discrete_optimization

Toutes les AO sont divisées en optimisation discrète et en optimisation continue. Il s'agit de la toute première ramification dans les sous-espèces d'AO, c'est-à-dire la plus élémentaire ...

C'est comme écrire des articles sur la MO sans savoir qu'elle se divise en classification, régression et clustering, etc....

Vous n'êtes pas seulement un profane, vous êtes le roi des profanes, vous ne connaissez rien du tout à l'AO.

Vous pouvez râler autant que vous voulez de colère impuissante, on ne sait pas trop sur qui et pour quoi, on vous apprendra par wiki et vous resterez ce que vous êtes, une ignorance militante. Demandez à votre ami comment écrire un wiki, il vous le dira. Et réfléchissez avec votre tête. Il n'y a pas d'AOs continus, ce n'est pas un processus ondulatoire, ils sont tous discrets avec une taille de pas finie.

 

Invitation :

Quelles sont les sections de l'optimisation ?

Réponse :

## Les sections de l'optimisation


L'optimisation est un vaste domaine couvrant diverses tâches et méthodes. Diviser l'optimisation en sections permet de mieux comprendre sa structure et de trouver les bons outils pour résoudre des problèmes spécifiques. Voici quelques-unes des principales sections de l'optimisation :

**1. Par type de problème:**

**Optimisation linéaire:** traite des problèmes où la fonction cible et les contraintes sont exprimées par des équations linéaires. C'est l'une des sections les plus étudiées de l'optimisation, avec de nombreux algorithmes et outils logiciels.
* L'optimisation non linéaire traite des problèmes où les fonctions ne sont pas linéaires, ce qui complique la recherche d'une solution optimale. Différentes méthodes sont utilisées dans cette section, notamment les méthodes du gradient, les méthodes de Newton et les algorithmes évolutionnaires.
* L'optimisation combinatoire se concentre sur les problèmes impliquant la sélection de la meilleure option à partir d'un ensemble fini. Les exemples classiques sont les problèmes de destination, d'itinéraire et de sac à dos.
* L'optimisation stochastique traite des problèmes d'incertitude où les données d'entrée ou les paramètres peuvent être des variables aléatoires. Les méthodes de la théorie des probabilités et des statistiques sont utilisées pour trouver une solution optimale.

**2. Par domaine d'application:**

* L'optimisation en économie est utilisée pour résoudre les problèmes de gestion des ressources, de planification de la production, de fixation des prix, etc.
* **Optimisation en ingénierie:** utilisée pour la conception de structures, le contrôle de processus, l'optimisation des paramètres de systèmes de contrôle.
* L'optimisation en médecine : aide à résoudre les problèmes de diagnostic, de traitement et de planification des essais cliniques.
* L'optimisation en logistique : utilisée pour optimiser les itinéraires de livraison, la gestion des entrepôts, la planification du transport.

**3. Par les méthodes de résolution:**

* La programmation mathématique utilise des méthodes mathématiques telles que l'algèbre linéaire, le calcul différentiel, la théorie des graphes pour construire et résoudre des modèles d'optimisation.
* Les méthodes heuristiques : elles s'appuient sur des connaissances empiriques et des règles empiriques pour trouver une solution "suffisamment bonne" sans en garantir l'optimalité.
* Méthodes d'intelligence artificielle : appliquent des techniques telles que l'apprentissage automatique, les réseaux neuronaux, les algorithmes évolutionnaires pour résoudre des problèmes d'optimisation complexes.

**4. Par type de variables: **

**Optimisation avec des variables continues:** opère avec des variables qui peuvent prendre n'importe quelle valeur dans une fourchette donnée.
* **Optimisation avec des variables discrètes:** traite des variables qui ne peuvent prendre que certaines valeurs prédéterminées.
* L'optimisation avec des variables booléennes traite des problèmes où les variables ne peuvent prendre que deux valeurs, "vrai" ou "faux".

**5) Par type de contraintes

**Optimisation avec contraintes:** traite des problèmes où il existe des contraintes sur les valeurs autorisées des variables. Ces contraintes peuvent être représentées sous forme d'équations, d'inégalités ou de conditions logiques.
**Optimisation sans contraintes:** traite des problèmes où il n'y a pas de contraintes sur les valeurs des variables.

**6. Par type de fonction cible:**

** **Minimisation:** l'objectif est de trouver une valeur des variables qui minimise la valeur de la fonction cible.
** **Maximisation:** l'objectif est de trouver la valeur des variables qui maximise la valeur de la fonction cible.

Il ne s'agit pas d'une liste exhaustive des sections d'optimisation. Chacune d'entre elles possède ses propres méthodes, algorithmes et applications. Le choix d'une section et d'une méthode d'optimisation particulière dépend des spécificités du problème à résoudre.

## Matériel supplémentaire :


 
Yuriy Asaulenko #:

"Qu'est-ce qui alimente l'entrée du réseau neuronal ?

Quoi que vous lui donniez, c'est de l'argent perdu.) Et, en fait, la séquence de citations, sans les absurdités.

Combien d'années, combien d'hivers ! Un accueil chaleureux !

 
mytarmailS #:

https://en.wikipedia.org/wiki/Discrete_optimization

Toutes les AO sont divisées en optimisation discrète et en optimisation continue. Il s'agit de la toute première ramification dans les sous-espèces d'AO, c'est-à-dire la plus élémentaire ...

C'est comme écrire des articles sur la MO sans savoir qu'elle se divise en classification, régression et clustering, etc....

Vous n'êtes pas seulement un ignorant, vous êtes le roi des ignorants, vous ne connaissez rien à l'optimisation.

Et pour ce qui est de la deuxième affirmation, il s'agit simplement d'un jeu de mots ....

Avant même de l'avoir vu sur le forum, j'ai eu le temps d'écrire qu'untel ou untel est complètement cucul. Je dis oh, allez, avec qui ça n'arrive pas.

...

 
Maxim Dmitrievsky #:

Avant même de le voir sur le forum, j'ai eu le temps d'écrire qu'untel ou untel est complètement cucul. J'ai dit : "Oh, allez, ça n'arrive à personne.

...

Vous faites de l'humour, mais attention.
 
Andrey Dik #:
Vous faites de l'humour, mais vous faites de l'humour.

C'est un fait.

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