СДЕЛАННЫЙ
Алгоритм онлайн-нелинейного поиска экстремумов на основе данных ( DONE «черного ящика» ) представляет собой алгоритм оптимизации . DONE моделирует неизвестную функцию стоимости и пытается найти оптимум базовой функции. Алгоритм DONE подходит для оптимизации дорогостоящих и шумных функций и не требует производных. Преимущество DONE перед аналогичными алгоритмами, такими как байесовская оптимизация , заключается в том, что вычислительные затраты на итерацию не зависят от количества вычислений функции.
Методы
[ редактировать ]Алгоритм DONE был впервые предложен Гансом Верстраете и Сандером Валсом. [ 1 ] Алгоритм соответствует суррогатной модели, основанной на случайных функциях Фурье. [ 2 ] а затем использует известный алгоритм L-BFGS для поиска оптимальной суррогатной модели.
Приложения
[ редактировать ]Впервые технология DONE была продемонстрирована для максимизации сигнала при измерениях оптической когерентной томографии , но с тех пор ее стали применять и в различных других приложениях. Например, его использовали для расширения поля зрения в световой флуоресцентной микроскопии . [ 3 ]
Ссылки
[ редактировать ]- ^ Ханс РГВ Верстраете, Сандер Вальс, Йерун Калкман, Мишель Верхаген: Коррекция аберраций волнового фронта на основе модели без датчиков в оптической когерентной томографии , Опт. Лит. 40, 5722-5725 (2015)
- ^ Али Рахими, Бенджамин Рехт: Случайные функции для крупномасштабных машин с ядром , Достижения в области нейронных систем обработки информации, стр. 1177-1184 (2007).
- ^ Дин Уайлдинг, Паоло Поцци, Олег Соловьев, Глеб Вдовин, Колин Дж. Шеппард, Мишель Верхаген: Зрачковые фильтры для расширения поля зрения в световой микроскопии , Письма об оптике 41, вып. 6 (2016): 1205-1208
 | Эта алгоритмам или структурам данных, статья, посвященная является незавершенной . Вы можете помочь Википедии, расширив ее . |