هذا تطبيق لينكس يُسمى Bayesian Optimization، ويمكن تنزيل أحدث إصدار منه بـ v3.0.0sourcecode.tar.gz. ويمكن تشغيله عبر الإنترنت من خلال موفر الاستضافة المجاني OnWorks لمحطات العمل.
قم بتنزيل وتشغيل هذا التطبيق المسمى Bayesian Optimization مع OnWorks مجانًا عبر الإنترنت.
اتبع هذه التعليمات لتشغيل هذا التطبيق:
- 1. قم بتنزيل هذا التطبيق على جهاز الكمبيوتر الخاص بك.
- 2. أدخل في مدير الملفات الخاص بنا https://www.onworks.net/myfiles.php؟username=XXXXX باسم المستخدم الذي تريده.
- 3. تحميل هذا التطبيق في هذا الملف.
- 4. ابدأ تشغيل OnWorks Linux عبر الإنترنت أو محاكي Windows عبر الإنترنت أو محاكي MACOS عبر الإنترنت من هذا الموقع.
- 5. من نظام تشغيل OnWorks Linux الذي بدأته للتو ، انتقل إلى مدير الملفات الخاص بنا https://www.onworks.net/myfiles.php؟username=XXXXX مع اسم المستخدم الذي تريده.
- 6. قم بتنزيل التطبيق وتثبيته وتشغيله.
SCREENSHOTS
Ad
النظرية الافتراضية
الوصف
هذه حزمة تحسين عالمية مقيدة مبنية على الاستدلال البايزي وعملية جاوس ، التي تحاول العثور على أقصى قيمة لوظيفة غير معروفة في أقل عدد ممكن من التكرارات. هذه التقنية مناسبة بشكل خاص لتحسين الوظائف عالية التكلفة ، في المواقف التي يكون فيها التوازن بين الاستكشاف والاستغلال مهمًا. يمكن العثور على مزيد من المعلومات التفصيلية والميزات المتقدمة الأخرى والنصائح حول الاستخدام / التنفيذ في مجلد الأمثلة. اتبع دفتر الملاحظات الأساسي للتعرف على كيفية استخدام أهم ميزات الحزمة. ألقِ نظرة على دفتر الجولات المتقدم لتتعلم كيفية جعل الحزمة أكثر مرونة ، وكيفية التعامل مع المعلمات الفئوية ، وكيفية استخدام المراقبين ، والمزيد. استكشف الخيارات التي تمثل التوازن بين الاستكشاف والاستغلال وكيفية التحكم فيه. استكشف دفتر تخفيض النطاق لمعرفة المزيد حول كيفية تسريع البحث عن طريق تغيير حدود المعلمات ديناميكيًا.
شرح المميزات:
- يعمل تحسين Bayesian عن طريق إنشاء توزيع لاحق للوظائف
- أثناء التكرار مرارًا وتكرارًا ، توازن الخوارزمية بين احتياجاتها من الاستكشاف والاستغلال مع مراعاة ما تعرفه عن الوظيفة المستهدفة
- في كل خطوة يتم تركيب عملية غاوسية على العينات المعروفة (النقاط التي تم استكشافها سابقًا) والتوزيع اللاحق ،
- تم تصميم هذه العملية لتقليل عدد الخطوات المطلوبة للعثور على مجموعة من المعلمات القريبة من المجموعة المثلى
- يعد Bayesian Optimization أكثر ملاءمة للحالات التي يكون فيها أخذ عينات من الوظيفة المطلوب تحسينها مسعى مكلفًا للغاية
- هذه حزمة تحسين للوظائف ، وبالتالي فإن المكون الأول والأهم هو بالطبع الوظيفة التي يجب تحسينها
لغة البرمجة
Python
التصنيفات
هذا تطبيق يمكن جلبه أيضًا من https://sourceforge.net/projects/bayesian-optimization.mirror/. تمت استضافته في OnWorks ليتم تشغيله عبر الإنترنت بأسهل طريقة من أحد أنظمتنا التشغيلية المجانية.
