Optimización matemática – Página 3 La tecnología cambia la vida futura

¿Cómo es posible optimizar un sistema donde el entorno se modela a través de métodos de aprendizaje automático?

Los algoritmos de aprendizaje automático, en general, producen un modelo matemático explícito del sistema. Sin embargo, puede estar oculto si está utilizando una biblioteca de aprendizaje automático. Si lee el manual, debería poder reconstruir una función generando los…

¿Qué es el algoritmo de relleno inferior izquierdo (BLF)?

Es un algoritmo de embalaje bin. Lo explicaré en 2 dimensiones, pero se puede aplicar en 3 dimensiones e incluso en dimensiones superiores a 3, pero eso es un trabajo muy teórico. Digamos que tienes un rectángulo de…

¿Por qué es óptimo establecer el tamaño del paso para la regresión logística con el descenso del gradiente al recíproco de la consistencia de lipschitz?

Resumen de llegar al fondo de la regresión con descenso de gradiente Cuando el gradiente de una función es Lipschitz continuo, en términos generales, la función tiene un límite máximo en su curvatura. Por lo tanto, es posible…

¿Cuándo las funciones coercitivas tienen un minimizador?

Siempre [1]. La idea es considerar una secuencia de bolas de radios crecientes, digamos [math] a_i = i [/ math]. Deje que [math] \ bar B (r) = \ {x \, | \, \ lVert x \ lVert…

¿Qué algoritmo usar para encontrar una ganancia l1 óptima?

Este es un problema de desviaciones mínimas absolutas, por lo tanto, se puede convertir a programación lineal. Sin embargo, creo que la naturaleza especial del problema significa que se puede resolver directamente, con la complejidad [matemática] O (n)…

¿Cuál es la diferencia entre el descenso en gradiente y el descenso coordinado?

EDITAR: Me di cuenta de que leí totalmente la pregunta equivocada, pensando que descenso versus ascenso, de todos modos, sigue una respuesta actualizada. El descenso de gradiente vs el descenso de coordenadas son dos algoritmos simples para la…

¿Cuáles son las aplicaciones de optimización discreta?

La optimización discreta es un área muy amplia que a menudo se caracteriza por dos partes: Optimización combinatoria (esto a menudo incluye programación lineal, redes de flujo, teoría de grafos y combinatoria a veces, entre otras áreas); Programación…

¿Cuál es una buena fuente para aprender la optimización convexa?

Estoy aprendiendo la optimización convexa en este semestre y realmente quiero recomendar algunos recursos. Primero, recomiendo los videos de Convex Optimization 1. El Prof. Stephen Boyd acaba de enseñar el contenido más importante del libro Convex Optimization de…

¿Puedo aproximar la función del indicador por un sigmoide para hacer que mi función objetivo (no convexa) sea diferenciable?

Es el que se usa con más frecuencia. Sí, ajustar el parámetro es complicado, pero a menudo no importa tanto. Una diferencia clave a tener en cuenta es que las predicciones serán probabilidades entre cero y uno, mientras…

¿Cuál es la relación entre la informática y la ciencia de gestión?

Estoy seguro de que podría encontrar muchas otras formas en que se cruzan, pero la más importante que puedo decir es que ambos están interesados en optimizar las cosas para reducir los costos, ya sea dinero real o…