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台湾大学_batch_变分自编码器vae_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-26 / 浏览次数:1

台湾大学_batch_变分自编码器vae_中国AI数据

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几十个变量, 求解也需要很长的时间(几个小时甚至几天)。 对变量个数较少的小规模问题,若对计算时间没有苛刻的要求且寻找全局最优 解非常有价值,我们采用全局 优化。工程设计中高价值系统或安全性第一的系统的 最坏情况分析问题或验证问题就是釆用全局优化的一个 例子。此时,不确定参数是问 题的变量,在实际生产过程中或者当工作环境和工作点改变时会发生变化。目 标函 数是效用函数,函数值越小,情况越坏。关于参数取值的先验知识构成了约束条件。 优化问题式(1.1 )此时即为寻找最坏情况下的参数值,即参数的最差值。如果在最差 值的情况下,系统仍然可靠运行,我们 认为系统是安全的或者可靠的(当参数发生变 化时)。 局部优化方法可以迅速找到一些较差情况下的参数的取值,但是不能保证是最差 的情况。如果局部优化方法 能够找到一组参数取值,使得系统的性能不在可接受范围 内,那么我们说系统是不可靠的。但是,局部优化 方法无法证明系统是可靠的,它只是 可能没找到最差的情况下的参数取值。与此相反,全局优化能够找到绝 对最差的参数取 值,如果在此情况下,系统的性能仍然可以接受,我们可以证明系统是安全
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