আমি ফিরিটি জিএলএমএসকে কেন এমনভাবে ব্যবহার করি তা নিয়ে আমি কৌতূহলী, যদিও তারা কিছু বিশেষ অপ্টিমাইজেশান সমস্যা। তারা কি? আমার কাছে মনে হয় এগুলি কেবল সর্বাধিক সম্ভাবনা, এবং আমরা সম্ভাবনাটি লিখে রাখি এবং তারপরে ... আমরা এটি সর্বাধিকতর করি! তাহলে আমরা প্রয়োগিত গণিতের সাহিত্যে যে অপ্টিমাইজেশান স্কিমগুলি বিকাশ করা হয়েছে তার মধ্যে হাজার হাজারের পরিবর্তে ফিশার স্কোরিং কেন ব্যবহার করব?
যতদূর আমি বুঝতে পেরেছি যে এটি ফিশার স্কোরিং (যা প্রত্যাশিত হেসিয়ান ব্যবহার করে) এর ভিত্তিতে অ্যালগরিদমকে নিয়মিত নিউটন-রাফসন (যা পর্যবেক্ষণ করা হেসিয়ান ব্যবহার করে) এর বিপরীতে আপনার সহগের ভেক্টরের প্রারম্ভিক প্রাক্কলনগুলির প্রয়োজন হয় না, এটি করা উচিত না ... এটি ফিশারকে স্কোরিং ব্যবহার করা আরও সহজ করে তোলে। তবে কেউ কেউ আইআরএলএস দিয়ে শুরু করে নিউটন-রাফসনে স্যুইচ করে হাইব্রিড অ্যালগরিদম ব্যবহার করে। হার্ডিন ও হিল্বের বইয়ের ৩.৪ বিভাগটি দেখুন, Gen.lib.rus.ec/…
—
টম ভেনসিলিয়র