کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Multi-Objective Optimization (MOO) is an important problem in real-world applications. However, for a non-trivial problem, no single solution exists that can optimize all the objectives simultaneously. In a typical MOO problem, the goal is to find a set of optimum solutions (Pareto set) that trades off the preferences among objectives. Scalarization in MOO is a well-established method for finding a finite set approximation of the whole Pareto set (PS). However, in real-world experimental design scenarios, it's beneficial to obtain the whole PS for flexible exploration of the design space. Recently Pareto set learning (PSL) has been introduced to approximate the whole PS. PSL involves creating a manifold representing the Pareto front of a multi-objective optimization problem. A naive approach includes finding discrete points on the Pareto front through randomly generated preference vectors and connecting them by regression. However, this approach is computationally expensive and leads to a poor PS approximation. We propose to optimize the preference points to be distributed evenly on the Pareto front. Our formulation leads to a bilevel optimization problem that can be solved by e.g. differentiable cross-entropy methods. We demonstrated the efficacy of our method for complex and difficult black-box MOO problems using both synthetic and real-world benchmark data.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
بهینه سازی چند هدف (MOO) یک مشکل مهم در برنامه های دنیای واقعی است.با این حال ، برای یک مشکل غیر مهم ، هیچ راه حل واحدی وجود ندارد که بتواند همه اهداف را همزمان بهینه کند.در یک مشکل معمولی MOO ، هدف این است که مجموعه ای از راه حل های بهینه (مجموعه پارتو) را پیدا کنید که ترجیحات بین اهداف را معامله می کند.مقیاس بندی در MOO یک روش به خوبی تثبیت شده برای یافتن تقریب مجموعه محدود از کل مجموعه پارتو (PS) است.با این حال ، در سناریوهای طراحی آزمایشی در دنیای واقعی ، به دست آوردن کل PS برای اکتشاف انعطاف پذیر از فضای طراحی مفید است.اخیراً Pareto Set Learning (PSL) برای تقریب کل PS معرفی شده است.PSL شامل ایجاد یک منیفولد است که نمایانگر جلوی پارتو از یک مشکل بهینه سازی چند هدف است.یک رویکرد ساده لوحانه شامل یافتن نقاط گسسته در جبهه پارتو از طریق بردارهای ترجیح تصادفی و اتصال آنها از طریق رگرسیون است.با این حال ، این رویکرد از نظر محاسباتی گران است و منجر به تقریب PS ضعیف می شود.ما پیشنهاد می کنیم نقاط ترجیحی را بهینه سازی کنیم که به طور مساوی در جبهه پارتو توزیع شود.فرمولاسیون ما منجر به یک مشکل بهینه سازی صفراوی می شود که می تواند به عنوان مثال حل شود.روشهای متقاطع متقاطع.ما اثربخشی روش خود را برای مشکلات پیچیده و دشوار MOO با جعبه سیاه با استفاده از داده های معیار مصنوعی و واقعی در دنیای واقعی نشان دادیم.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
