Поиск методом прямого спуска

Рис. 5-2. Поиск методом прямого спуска — две переменные. Рис. 5-2. Поиск методом прямого спуска — две переменные.
Поиск метолом прямого спуска может также страдать недостатком скрупулезности. Не проверяя каждую модель, претендующую на роль лучшей, этот метод сопряжен с риском пропустить топ-модель. Поиск методом градиентного спуска также требует непрерывности модельного пространства. Этот метод может ошибочно выбирать локальный максимум в качестве глобального максимума. То есть, он может выбрать топ-модель для конкретной области пространства переменных и остановить поиск следовательно, он упустит топ-модель для всего пространства.  [c.85]


Поиск методом прямого спуска — один из многих очень быстрых методов направленного поиска. Главное отличие направленного поиска от поиска на решетке — это то, что может быть названо информированной избирательностью ( enlighten sele tivity ). Поиск на решетке последовательно рассматривает каждого кандидата в тестовой группе. Направленный поиск отыскивает путь к наивысшей эффективности в тестовой группе и доводит его до логического завершения. В течение этого он отбрасывает эффективность, которая меньше уже найденной, отдает предпочтение лучшей эффективности и двигается в этом направлении в рамках набора тестов или модельного пространства, как его иногда называют. Графически эта идея представлена на Рисунке 5-2. Достоинство информированной избирательности , встроенной в методы направленного поиска, в том, что обычно она делает эти  [c.84]

Смотреть страницы где упоминается термин Поиск методом прямого спуска

: [c.84]