Đây là ứng dụng Linux có tên Bayesian Optimization có bản phát hành mới nhất có thể tải xuống dưới dạng v1.4.2.zip. Nó có thể được chạy trực tuyến trong nhà cung cấp dịch vụ lưu trữ miễn phí OnWorks cho máy trạm.
Tải xuống và chạy trực tuyến ứng dụng có tên Bayesian Optimization với OnWorks này miễn phí.
Làm theo các hướng dẫn sau để chạy ứng dụng này:
- 1. Đã tải ứng dụng này xuống PC của bạn.
- 2. Nhập vào trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.
- 3. Tải lên ứng dụng này trong trình quản lý tệp như vậy.
- 4. Khởi động trình giả lập trực tuyến OnWorks Linux hoặc trình giả lập trực tuyến Windows hoặc trình mô phỏng trực tuyến MACOS từ trang web này.
- 5. Từ Hệ điều hành OnWorks Linux mà bạn vừa khởi động, hãy truy cập trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.
- 6. Tải xuống ứng dụng, cài đặt và chạy nó.
MÀN HÌNH
Ad
Tối ưu hóa Bayes
MÔ TẢ
Đây là một gói tối ưu hóa toàn cục bị ràng buộc được xây dựng dựa trên suy luận bayesian và quy trình gaussian, cố gắng tìm giá trị lớn nhất của một hàm không xác định trong ít lần lặp nhất có thể. Kỹ thuật này đặc biệt thích hợp để tối ưu hóa các chức năng chi phí cao, những tình huống mà sự cân bằng giữa thăm dò và khai thác là quan trọng. Bạn có thể tìm thấy thông tin chi tiết hơn, các tính năng nâng cao khác và mẹo sử dụng / triển khai trong thư mục ví dụ. Thực hiện theo sổ tay tham quan cơ bản để tìm hiểu cách sử dụng các tính năng quan trọng nhất của gói. Hãy xem sổ tay tham quan nâng cao để tìm hiểu cách làm cho gói hàng linh hoạt hơn, cách xử lý các thông số phân loại, cách sử dụng quan sát viên và hơn thế nữa. Khám phá các tùy chọn thể hiện sự cân bằng giữa thăm dò và khai thác và cách kiểm soát nó. Khám phá sổ ghi chép giảm tên miền để tìm hiểu thêm về cách có thể tăng tốc tìm kiếm bằng cách thay đổi động giới hạn của các tham số.
Tính năng
- Tối ưu hóa Bayes hoạt động bằng cách xây dựng một phân bố sau của các chức năng
- Khi bạn lặp đi lặp lại, thuật toán sẽ cân bằng nhu cầu khám phá và khai thác có tính đến những gì nó biết về hàm mục tiêu
- Ở mỗi bước, một Quy trình Gaussian được lắp vào các mẫu đã biết (các điểm đã được khám phá trước đó), và sự phân bố sau,
- Quá trình này được thiết kế để giảm thiểu số bước cần thiết để tìm một tổ hợp các tham số gần với sự kết hợp tối ưu
- Tối ưu hóa Bayes là phù hợp nhất cho các tình huống trong đó việc lấy mẫu hàm để được tối ưu hóa là một nỗ lực rất tốn kém
- Đây là một gói tối ưu hóa chức năng, do đó, thành phần đầu tiên và quan trọng nhất, tất nhiên, chức năng cần được tối ưu hóa
Ngôn ngữ lập trình
Python
Danh Mục
Đây là một ứng dụng cũng có thể được tìm nạp từ https://sourceforge.net/projects/bayesian-optimization.mirror/. Nó đã được lưu trữ trên OnWorks để có thể chạy trực tuyến một cách dễ dàng nhất từ một trong những Hệ thống hoạt động miễn phí của chúng tôi.
