O que alimentar a entrada da rede neural? Suas ideias... - página 43

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Aleksandr Slavskii #:

Peço desculpas por ter saído do assunto.

Me deparei com um ditado:

Se você for sacaneado, significa que você fez alguém sacanear você.


Estou me referindo àqueles que cagam em si mesmos. Saia daqui, você está fedendo a merda.

Junto com você, desejo o melhor para você.
 

Negação, barganha , raiva, depressão, aceitação.

A fase mais interessante está chegando

 

"O que eu coloco na rede neural?"

Seja o que for que você a alimente, tudo passa do dinheiro). E, na verdade, a sequência de citações, sem o absurdo.

 
Andrey Dik #:

AO discreto.)) Não existe essa noção, todos os AOs são discretos, a discretude é definida pela etapa dos parâmetros otimizados.

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



Todos os AOs são divididos em otimização discreta e otimização contínua, esse é o primeiro ramo da subespécie AO, que é o mais elementar ....

É como escrever artigos sobre MO, mas não saber que ela é dividida em classificação, regressão e agrupamento, etc...

Você não é apenas um ignorante, você é o rei dos ignorantes, você não sabe absolutamente nada sobre otimização.



E quanto à segunda alegação, é apenas uma palma na cara....

 
mytarmailS #:

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

Todos os AOs são divididos em otimização discreta e otimização contínua. Essa é a primeira ramificação das subespécies de AO, ou seja, a mais elementar ...

É como escrever artigos sobre MO, mas não saber que ela é dividida em classificação, regressão e agrupamento, etc. ....

Você não é apenas um profano, você é o rei dos profanos, você não sabe absolutamente nada sobre AO.

Você pode reclamar o quanto quiser com raiva impotente, não está claro para quem e para quê, você será ensinado pela wiki e continuará sendo o que é, uma ignorância militante. Pergunte a seu amigo sobre como escrever uma wiki, ele lhe dirá. E pense com sua cabeça. Não há AOs contínuos, não é um processo ondulatório, todos eles são discretos com um tamanho de passo finito.

 

Sugestão:

Quais são as seções de otimização?

Resposta:

## Seções de otimização


A otimização é um campo vasto que abrange várias tarefas e métodos. Dividir a otimização em seções ajuda a entender melhor sua estrutura e a encontrar as ferramentas certas para resolver problemas específicos. Aqui estão algumas das principais seções de otimização:

**1. Por tipo de problema:**

* Otimização linear:** trata de problemas em que a função-alvo e as restrições são expressas por equações lineares. É uma das seções mais estudadas da otimização, com muitos algoritmos e ferramentas de software.
* Otimização não linear:** trata de problemas com funções não lineares, o que complica a busca por uma solução ótima. Vários métodos são usados nessa seção, incluindo métodos de gradiente, métodos de Newton e algoritmos evolutivos.
**Otimização combinatória:** concentra-se em problemas que envolvem a seleção da melhor opção em um conjunto finito. Exemplos clássicos são os problemas de destino, rota e mochileiros.
* Otimização Estocástica: trata de problemas com incerteza em que os dados ou parâmetros de entrada podem ser variáveis aleatórias. Os métodos da teoria da probabilidade e da estatística são usados para encontrar uma solução ideal.

**2. Por campo de aplicação:**

**Otimização em economia:** é usada para resolver problemas de gerenciamento de recursos, planejamento de produção, preços etc.
* Otimização em engenharia: usada para projeto de estruturas, controle de processos, otimização de parâmetros de sistemas de controle.
* Otimização em medicina: ajuda a resolver problemas de diagnóstico, tratamento e planejamento de testes clínicos.
* Otimização em logística: usada para otimizar rotas de entrega, gerenciamento de armazéns, planejamento de transporte.

**3. Por métodos de solução:**

* Programação matemática: usa métodos matemáticos, como álgebra linear, cálculo diferencial e teoria dos gráficos, para construir e resolver modelos de otimização.
* Métodos heurísticos: dependem do conhecimento empírico e de regras práticas para encontrar uma solução "boa o suficiente" sem garantir sua otimização.
* Métodos de inteligência artificial: aplicam técnicas como aprendizado de máquina, redes neurais e algoritmos evolutivos para resolver problemas complexos de otimização.

**4. Por tipo de variáveis:**

* Otimização com variáveis contínuas:** opera com variáveis que podem assumir qualquer valor em um determinado intervalo.
**Otimização com variáveis discretas:** lida com variáveis que podem assumir apenas determinados valores predeterminados.
* Otimização com variáveis booleanas:** lida com problemas em que as variáveis podem assumir apenas dois valores, "verdadeiro" ou "falso".

**5. por tipo de restrições:**

**Otimização com restrições:** trata de problemas em que há restrições sobre os valores permitidos das variáveis. Essas restrições podem ser representadas como equações, desigualdades ou condições lógicas.
**Otimização sem restrições:** trata de problemas em que não há restrições sobre os valores das variáveis.

**6. Por tipo de função de destino:**

**Minimização:** o objetivo é encontrar um valor das variáveis que minimize o valor da função-alvo.
* Maximização: o objetivo é encontrar o valor das variáveis que maximiza o valor da função-alvo.

Essa não é, de forma alguma, uma lista completa das seções de otimização. Cada uma delas tem seus próprios métodos, algoritmos e aplicações. A escolha de uma determinada seção e método de otimização depende das especificidades do problema a ser resolvido.

## Materiais adicionais:

* https: //habr.com/ru/post/434744/
* https: //olymp.msu.ru/pm/problems/10pm/problems/10pm_1.pdf

 
Yuriy Asaulenko #:

"Como alimentar a entrada da rede neural?"

O que quer que seja alimentado, tudo passa do dinheiro). E, na verdade, a sequência de citações, sem o absurdo.

Quantos anos, quantos invernos! Uma recepção calorosa!

 
mytarmailS #:

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

Todos os AOs são divididos em otimização discreta e otimização contínua. Essa é a primeira ramificação das subespécies de AO, ou seja, a mais elementar ...

É como escrever artigos sobre MO, mas não saber que ela é dividida em classificação, regressão e agrupamento, etc. ....

Você não é apenas um ignorante, você é o rei dos ignorantes, você não sabe nada sobre otimização.

E a segunda alegação é apenas uma palma na cara....

Mesmo antes de ver isso no fórum, tive tempo de escrever que fulano é completamente maluco. Eu digo: oh, vamos lá, com quem isso não acontece.

...

 
Maxim Dmitrievsky #:

Mesmo antes de ver isso no fórum, tive tempo de escrever que fulano é completamente maluco. Eu disse: "Ora, isso não acontece com ninguém.

...

Você está sendo bem-humorado, mas tenha cuidado.
 
Andrey Dik #:
Você está sendo bem-humorado, mas está sendo bem-humorado.

É factual.

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