সম্মিলিত অপ্টিমাইজেশনের জন্য গভীর শিক্ষা কি দরকারী?
উত্তর:
হ্যাঁ, একটি কাগজ পয়েন্টার নেটওয়ার্ক রয়েছে যা উত্তল হাল, ডেলাউন ট্রায়াঙ্গুলেশন এবং টিএসপি সমাধানের জন্য গভীর শেখার ব্যবহার করার চেষ্টা করে, ফলাফলটি আশাব্যঞ্জক মনে হয় বা কমপক্ষে এটি অপ্টিমাইজেশন অ্যালগরিদমগুলির জন্য একটি ভাল সূচনা পয়েন্ট হিসাবে ব্যবহার করা যেতে পারে।
মেশিন লার্নিং শাখায় ব্যবহার করা যেতে পারে এবং আবদ্ধ আলগোরিদিম থেকে
- একটি ব্রাঞ্চিং ভেরিয়েবল নির্বাচন করুন (খলিল, ইলিয়াস বুট্রোস, ইত্যাদি। "মিশ্র পূর্ণসংখ্যা প্রোগ্রামিংয়ে শাখা শেখা।" কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার উপর তিরিশতম এএএআই সম্মেলন। ২০১.)
- কোনও নোডে প্রাথমিক হিউরিস্টিক চালাবেন কিনা তা স্থির করুন (খলিল, ইলিয়াস বি, ইত্যাদি। "ট্রি সন্ধানে হিউরিস্টিকস চালানো শেখা।" আইজেসিএআই। 2017।)
শক্তিবৃদ্ধি শেখার ব্যবহার করা যেতে পারে
- গ্রাফ বিতরণে লোভী সমাধান নির্মাণের জন্য আরও ভাল মানদণ্ড শিখুন (খলিল, ইলিয়াস, ইত্যাদি। "গ্রাফগুলির তুলনায় সংযুক্তি অপ্টিমাইজেশনের অ্যালগরিদমগুলি শিখুন।" নিউরাল ইনফরমেশন প্রসেসিং সিস্টেমগুলিতে অগ্রগতি। 2017)
পরীক্ষা করে দেখুন Bistra Dilkina এর (যিনি এই পদ্ধতির প্রবর্তন বলে মনে হয়) আলাপ USC আইএসআই এ এআই সেমিনার ।