Хорошие результаты обучения приносит объединение алгоритмов глобальной оптимизации

Первый способ наиболее консервативен. Он долго сохраняет все достоинства и недостатки предшествующего спуска, хотя направление движения может существенно измениться при порождении новых виртуальных частиц.

Третий способ вносит случайный процесс внутрь базового алгоритма, в результате возможны колебания даже при одномерной оптимизации. Его преимущество — экономия памяти.

Наиболее перспективным представляется второй способ. Он, с одной стороны, не разрушают базового алгоритма, а с другой — за счет многократного порождения виртуальных частиц позволяет приблизиться к глобальному множеству. Метод виртуальных частиц имеет все достоинства методов глобальной оптимизации, не использующих случайные возмущения, но лишен многих их недостатков.

Хорошие результаты обучения приносит объединение алгоритмов глобальной оптимизации с детерминированными методами локальной оптимизации. На первом этапе обучения сети применяется выбранный алгоритм глобальной оптимизации, а после достижения целевой функцией определенного уровня включается детерминированная оптимизация с использованием какого-либо локального алгоритма

Ссылка на основную публикацию
Adblock detector