人工智能之模拟退火算法理解
模拟退火法我个人理解的模拟退火法就是以一定概率接收一个比当前解还要差的解,并且这个概率随着时间推移越来越小,这样就可以以一定的概率把局部最优解当做全局最优解。以该图为例说明,假如我们要在上图寻找y值最高点,模拟退火算法就是为了避免找到B点这个局部最高点并把它当成全局最高点而设置的,模拟退火算法通过以一定概率接收一个比当前还要差的解来来避免这个问题,对应图中在找到B点后会以一定概率接受一个比B...
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模拟退火法
我个人理解的模拟退火法就是以一定概率接收一个比当前解还要差的解,并且这个概率随着时间推移越来越小,这样就可以以一定的概率把局部最优解当做全局最优解。
以该图为例说明,假如我们要在上图寻找y值最高点,模拟退火算法就是为了避免找到B点这个局部最高点并把它当成全局最高点而设置的,模拟退火算法通过以一定概率接收一个比当前还要差的解来来避免这个问题,对应图中在找到B点后会以一定概率接受一个比B点y值还要低的点,这样它就有可能接收到C点,然后继续迭代从而找到真正的全局最高点D点,也许有人会问,在达到D点时会不会再接收一个比D点还要低的点呢?其实也是可能的,但是这个概率要比B点接收还要低的点得概率要低。
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