这我知道
在目标函数上随机挑选一个方向跨出一个step
如果移动过后的值高于原本的值
则采取这个移动
但若移动过后的值低于原本的值
则依照e^(降低的值/T)的机率来采取这个移动
其中T为temperature schedule
然后重复这些动作直到收敛或是默认次数
是一个寻找目标函数区域极值的方法
作者:
PyTorch (屁眼火炬)
2022-04-14 11:53:00这要跑超久 最烂的heuristic方法之一
作者:
std92050 (不想去上学)
2022-04-14 12:50:00波兹曼分布捏
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