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組合優(yōu)化問(wèn)題的機(jī)器學(xué)習(xí)求解方法
發(fā)布者:網(wǎng)上館配會(huì) 發(fā)布時(shí)間:2020/4/3
本書通過(guò)分析最優(yōu)化理論和算法與機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)系:最優(yōu)化理論和算法促進(jìn)了機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展,同時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)最優(yōu)化的理論和求解方法也帶來(lái)了新的研究方向和研究方法。我們針對(duì)組合優(yōu)化問(wèn)題,特別是NP問(wèn)題,提出機(jī)器學(xué)習(xí)的求解方法,此類方法通過(guò)一些學(xué)習(xí)方法,結(jié)合傳統(tǒng)算法,給出了一套求解組合優(yōu)化問(wèn)題的機(jī)器學(xué)習(xí)理論方法。
本書共分為六章,第一章介紹組合優(yōu)化及組合優(yōu)化問(wèn)題的求解方法。第二章研究機(jī)器學(xué)習(xí)方法,并分析用部分機(jī)器學(xué)習(xí)方法帶來(lái)的組合優(yōu)化求解的啟示。第三章介紹現(xiàn)階段可以常用于求解組合優(yōu)化問(wèn)題的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長(zhǎng)短期記憶模型、編碼和解碼模型等等。第四章介紹求解組合優(yōu)化問(wèn)題的深度網(wǎng)絡(luò)模型和算法,詳盡介紹強(qiáng)化學(xué)習(xí)求解組合優(yōu)化問(wèn)題的模型和算法。第五章重點(diǎn)介紹圖像識(shí)別中存在的組合優(yōu)化問(wèn)題的機(jī)器學(xué)習(xí)求解方法,求解點(diǎn)集匹配問(wèn)題,圖匹配問(wèn)題以及圖像對(duì)齊問(wèn)題等等。第六章對(duì)比傳統(tǒng)的組合優(yōu)化問(wèn)題算法的復(fù)雜性分析,給出求解組合優(yōu)化問(wèn)題的算法復(fù)雜性理論分析。
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