Questa è l'app Linux denominata Ottimizzazione bayesiana la cui ultima versione può essere scaricata come v1.4.2.zip. Può essere eseguito online nel provider di hosting gratuito OnWorks per workstation.
Scarica ed esegui online gratuitamente questa app denominata Ottimizzazione bayesiana con OnWorks.
Segui queste istruzioni per eseguire questa app:
- 1. Scaricata questa applicazione sul tuo PC.
- 2. Entra nel nostro file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con il nome utente che desideri.
- 3. Carica questa applicazione in tale file manager.
- 4. Avviare l'emulatore online OnWorks Linux o Windows online o l'emulatore online MACOS da questo sito Web.
- 5. Dal sistema operativo OnWorks Linux che hai appena avviato, vai al nostro file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con il nome utente che desideri.
- 6. Scarica l'applicazione, installala ed eseguila.
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Ottimizzazione bayesiana
DESCRIZIONE
Questo è un pacchetto di ottimizzazione globale vincolato costruito sull'inferenza bayesiana e sul processo gaussiano, che tenta di trovare il valore massimo di una funzione sconosciuta nel minor numero di iterazioni possibile. Questa tecnica è particolarmente adatta per l'ottimizzazione di funzioni ad alto costo, situazioni in cui l'equilibrio tra esplorazione e sfruttamento è importante. Informazioni più dettagliate, altre funzionalità avanzate e suggerimenti sull'utilizzo/implementazione sono disponibili nella cartella degli esempi. Segui il taccuino del tour di base per imparare a utilizzare le funzionalità più importanti del pacchetto. Dai un'occhiata al quaderno del tour avanzato per sapere come rendere il pacchetto più flessibile, come gestire i parametri categoriali, come utilizzare gli osservatori e altro ancora. Esplora le opzioni che esemplificano l'equilibrio tra esplorazione e sfruttamento e come controllarlo. Esplora il blocco note sulla riduzione del dominio per saperne di più su come accelerare la ricerca modificando dinamicamente i limiti dei parametri.
Caratteristiche
- L'ottimizzazione bayesiana funziona costruendo una distribuzione a posteriori di funzioni
- Durante l'iterazione più e più volte, l'algoritmo bilancia le sue esigenze di esplorazione e sfruttamento tenendo conto di ciò che sa sulla funzione di destinazione
- Ad ogni passaggio viene adattato un processo gaussiano ai campioni noti (punti precedentemente esplorati), e la distribuzione a posteriori,
- Questo processo è progettato per ridurre al minimo il numero di passaggi necessari per trovare una combinazione di parametri vicini alla combinazione ottimale
- L'ottimizzazione bayesiana è più adeguata per le situazioni in cui il campionamento della funzione da ottimizzare è uno sforzo molto costoso
- Questo è un pacchetto di ottimizzazione delle funzioni, quindi il primo e più importante ingrediente è, ovviamente, la funzione da ottimizzare
Linguaggio di programmazione
Python
Categorie
Questa è un'applicazione che può essere scaricata anche da https://sourceforge.net/projects/bayesian-optimization.mirror/. È stato ospitato in OnWorks per essere eseguito online nel modo più semplice da uno dei nostri sistemi operativi gratuiti.
