Manchmal, wenn Sie ein bestimmtes Problem lösen, können Sie es nicht mehr wirklich verbessern. Dies ist ein unvermeidbarer Teil, solange Sie diese Methode wählen. Lassen Sie uns in einem solchen Fall darüber nachdenken, ob es mit einem anderen Framework gut gelöst werden kann.
** In den meisten Fällen ist ein Beispiel, das dem Problem, an das Sie denken, sehr ähnlich ist, ein bereits bekanntes Problem. ** ** ** Oft sind in meinem Fall nur wenige Teile etwas Besonderes. Eine solche Idee ist der Idee gemeinsam, dass selbst bei der Problemlösung Hinweise aus bestehenden Problemlösungsfällen erhalten werden können. TRIZ
Selbst bei mathematischen Problemen werden viele Probleme häufig als Minimierungsprobleme formuliert. Wenn es sich um ein bekanntes Problem handelt, wurde die Formulierung zur Lösung des Problems bereits in Betracht gezogen, und es gibt viele völlig unterschiedliche Ansätze.
** Viele Menschen werden unter mathematischen Geometrieklassen gelitten haben. Aber das ist nicht nur eine Antwort, es ist Training zu wissen, dass es viele Möglichkeiten gibt, es zu lösen. ** ** **
Ein Kreis ist ・ Eine Sammlung flacher Punkte in gleichen Abständen von einem Punkt, ・ Flugzeugfigur im aufgeblasenen Zustand, um die Fläche mit einem bestimmten Umfang zu maximieren, ・ Eine Figur, bei der sich die normalen Linien der Tangenten immer an einem Punkt schneiden Es kann in verschiedenen Formen beschrieben werden. Durch Ändern der Formulierung eines solchen Problems kann die Leichtigkeit der Lösung des Problems auf unbestimmte Zeit geändert werden.
Sogar das Phänomen der Brechung [Snell's Law](https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%B9%E3%83%8D%E3%83%AB%E3%81%AE%E6%B3%95%E5 Es kann in einem Ausdruck geschrieben werden, der eine Sündenfunktion namens% 89% enthält. 87). Prinzip der Mindestzeit ([Fermat-Prinzip](https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%95%E3%82%A7%E3%83%AB%E3%83%9E%E3% 83% BC% E3% 81% AE% E5% 8E% 9F% E7% 90% 86): Von den Pfaden, die die beiden Punkte verbinden, wird der Pfad gebrochen, der die kürzeste Zeit benötigt, um durch Licht zu gelangen.) Es kann auch beschrieben werden durch. Wenn wir versuchen, die Brechung in einer Situation zu betrachten, in der sich der Brechungsindex kontinuierlich ändert, ist das Prinzip der Mindestzeit mit größerer Wahrscheinlichkeit leichter zu lösen als das Snellsche Gesetz. [Prinzip des Pfeifzauns](https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%9B%E3%82%A4%E3%83%98%E3%83%B3%E3%82%B9% EF% BC% 9D% E3% 83% 95% E3% 83% AC% E3% 83% 8D% E3% 83% AB% E3% 81% AE% E5% 8E% 9F% E7% 90% 86) Kann auch als Welle betrachtet werden.
Auf diese Weise variiert die Leichtigkeit der Problemlösung in Abhängigkeit von der Art der Problemformulierung.
** Auch wenn das Problem dasselbe ist, hängt die einfache Lösung davon ab, wie es formuliert ist. ** ** ** Ob Sie eine genaue Lösung oder eine angemessene Übereinstimmung finden Ob Sie Stabilität wünschen, wenn Sie falsche Eingaben einbeziehen. Die zu verwendende Formulierung hängt von ihnen ab.
Gleiches gilt für die Methode der minimalen Quadrate, die in Schülerexperimenten verwendet wird. Zuerst war es eine Ära, in der ich mit "Eiya" von Hand eine gerade Linie zeichnete (ein wissenschaftliches Experiment in der Junior High School). Als nächstes eine Ära, in der wir ein wenig Statistik kennen und Anpassungsergebnisse mit der Methode der kleinsten Quadrate von geraden Linien zeichnen. Darüber hinaus die Ära der Anpassung von Polynomnäherungen an multivariate Parameter. Eine Ära, in der die Verarbeitung (robuste Verarbeitung), die nicht leicht von Abweichungswerten beeinflusst wird, unter Berücksichtigung der Tatsache durchgeführt wird, dass Abweichungswerte bei der Eingabe statistischer Daten gemischt werden.
Der Schlüssel zur Lösung des Problems liegt darin, Dinge zu formulieren und leichter zu lösen.
Solange es sich bei dem von der Software realisierten Inhalt um eine Art Problemlösung handelt, ändert sich die einfache Lösung dramatisch, je nachdem, wie der von der Software realisierte Inhalt formuliert ist. Das Entwurfsmuster muss ein Beispiel für eine solche Formulierung sein. Erhöhen wir den Standard für die Problemlösung auf die Toolbox, die Sie haben. Sie werden Sie bei den Herausforderungen unterstützen, denen Sie gegenüberstehen.
** Maschinelles Lernen ist auch ein Minimierungsproblem **
Probleme beim maschinellen Lernen sind die meisten Probleme und werden häufig als Probleme definiert, die eine einzelne Menge minimieren. https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/papers/guide/guide.pdf Schauen wir uns Gleichung (1) in Seite 1 an. Es ist definiert als das Problem der Minimierung des Wertes des Ausdrucks.
Boltzmann-Maschine (https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%9C%E3%83%AB%E3%83%84%E3%83%9E%E3%83%B3%E3%83 % 9E% E3% 82% B7% E3% 83% B3) Energie für das gesamte Netzwerk E. Wird als Minimierungsproblem definiert.
** Verlustfunktion ** Ein Großteil des tiefen Lernens wird als Minimierung der Verlustfunktion für den Trainingsdatensatz in einer bestimmten Netzwerkkonfiguration ausgedrückt. Es wird beschrieben, welche Art von Ergebnissen nach der Optimierung erhalten werden, abhängig davon, welche Art von Verlustfunktion angewendet wird. In dem Prozess, den Sie ausführen möchten, hängt die Art der Verlustfunktion, die Sie übernehmen sollten, davon ab, welche Art von Ergebnis Sie erwarten.
Sie können von slideShare Theorie und Praxis des maschinellen Lernens lernen.
Verlustfunktion, die durch maschinelles Lernen (Klassifizierung) unterdrückt werden sollte
** Optimierungsproblem mit Einschränkungen ** Das eingeschränkte Optimierungsproblem ist Im Optimierungsproblem für eine neue Menge durch Hinzufügen eines aus der Randbedingung abgeleiteten Terms zu der zu minimierenden Menge Kann ersetzt werden.
Die Methode ist [Lagranges unentschlossene Multiplikatormethode](https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%A9%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%B3%E3% 82% B8% E3% 83% A5% E3% 81% AE% E6% 9C% AA% E5% AE% 9A% E4% B9% 97% E6% 95% B0% E6% B3% 95) Es ist zu einer mathematischen Methode geworden, die in verschiedenen Bereichen weit verbreitet ist.
Lagranges unentschlossene Multiplikatormethode http://www.neuro.sfc.keio.ac.jp/~masato/study/SVM/lagrange.htm
In einer Zeit, in der die Computerleistung schlecht war Unter Verwendung des gleichen Phänomens des mathematischen Verhaltens, Messen Sie den resultierenden Wert physikalisch und konvertieren Sie ihn Ich habe in einem Buch gelesen, dass ich das Verhalten des Objekts analysiert habe, das ich wissen möchte. Es geht darum, wie Sie das Problem formulieren und wie Sie es genießen können. Ich denke, es wurde durch Durchdenken erhalten.