আমার ধারণা গাউসিয় দক্ষতা গণনা ব্যয়ের সাথে সম্পর্কিত।
ক্লাস ই শ্যাননের কারণে গাউসীয় অভিযোজনের দক্ষতা তথ্য তত্ত্বের উপর নির্ভর করে। যখন সম্ভাব্যতা পি সহ কোনও ইভেন্ট ঘটে তখন তথ্য-অ্যালগ (পি) অর্জন করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, যদি গড় ফিটনেস পি হয় তবে বেঁচে থাকার জন্য নির্বাচিত প্রতিটি ব্যক্তির জন্য প্রাপ্ত তথ্য হ'ল গড় (পি) - গড়ে - এবং তথ্য পেতে প্রয়োজনীয় কাজের / সময়টি 1 / পি এর সমানুপাতিক। সুতরাং, দক্ষতা, E, যদি আমাদের কাছে এটি পেতে প্রয়োজনীয় কাজ / সময় দ্বারা বিভক্ত তথ্য হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়: E = −P লগ (পি)। পি = 1 / ই = 0.37 এ যখন এই ফাংশনটি সর্বাধিক হয়। একই ফলটি ভিন্ন পদ্ধতিতে গেইনস পেয়েছে।
আমি কেবল এই সিদ্ধান্তে পৌঁছাতে পারি যে গাউসিয়ান দক্ষতা উচ্চতর, একটি বৃহত নমুনার শক্তিশালী স্কেল প্রাক্কলনকারীর মতো কিছু গণনার জন্য কম সংস্থান (র্যাম) প্রয়োজন। যেহেতু সিপিইউগুলি বাকী কম্পিউটারের চেয়ে অনেক দ্রুত হয় আমরা একবারে ট্রায়াল / ত্রুটি অ্যালগরিদম চালানো পছন্দ করি বরং এটি একবারে 128 গিগাবাইট র্যাম বলে একবারে করার চেষ্টা করে। গাউস দক্ষতা বেশি হলে অল্প সময়ে কাজটি করা হবে be