ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਮੈਟਰੋਪੋਲਿਸ-ਐਡਜਸਟਡ ਨਾਮ _ 1 ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ ਗੈਰ-ਐਡਜਸਟਡ ਨਾਮ _ 1 ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਫ਼ਾਇਦੇ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ?' ", 'ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਮੈਟਰੋਪੋਲਿਸ-ਐਡਜਸਟਡ ਨਾਮ _ 1 ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ ਗੈਰ-ਐਡਜਸਟਡ ਨਾਮ _ 1 ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਫ਼ਾਇਦੇ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ?', " ['ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਮੈਟਰੋਪੋਲਿਸ-ਐਡਜਸਟਡ ਨਾਮ _ 1 ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ ਗੈਰ-ਐਡਜਸਟਡ ਨਾਮ _ 1 ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਫ਼ਾਇਦੇ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ?', 'ਗੈਰ-ਐਡਜਸਟਡ ਨਾਮ _ 1?ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਇੱਕ ਐੱਨ. ਏ. ਐੱਮ. ਈ. _ 2 ਚੇਨ ਐੱਨ. ਏ. ਐੱਮ. ਈ. _ 3 (ਐੱਮ. ਸੀ. ਐੱਮ. ਸੀ.) ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੈ ਜੋ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵੰਡ ਤੋਂ ਨਮੂਨਾ ਲੈਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੈ ਜੋ ਕਿਦੋਵੇਂ NAME _ 1 ਡਾਇਨਾਮਿਕਸ ਅਤੇ ਐੱਮ. ਸੀ. ਐੱਮ. ਸੀ. ਵਿਧੀਆਂ ਦੇ ਫਾਇਦਿਆਂ ਨੂੰ ਜੋਡ਼ਦਾ ਹੈ। ਅਣ-ਵਿਵਸਥਿਤ NAME _ 1 ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ, ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਵੰਡ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈਮੌਜੂਦਾ ਅਵਸਥਾ ਉੱਤੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਇੱਕ ਗੌਸੀਅਨ ਵੰਡ ਦਾ ਉਤਪਾਦ ਅਤੇ ਇੱਕ ਬੰਪ ਫੰਕਸ਼ਨ ਜੋ ਅਗਲੀ ਅਵਸਥਾ ਉੱਤੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਹੈ। ਬੰਪ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਸ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈਉਹਨਾਂ ਅਵਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਜ਼ੀਰੋ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਿਓ ਜੋ ਮੌਜੂਦਾ ਅਵਸਥਾ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਦੂਰ ਹਨ, ਜੋ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਅਵਸਥਾ ਦੀ ਜਗ੍ਹਾ ਨੂੰ ਹੋਰ ਖੋਜਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ। \\n\\nਅਨੁਕੂਲਿਤ ਨਾਮ _ 1 ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਮੁੱਖ ਫਾਇਦਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਉੱਚ-ਅਯਾਮੀ ਵੰਡ ਤੋਂ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਨਮੂਨਾ ਲੈ ਸਕਦਾ ਹੈ,ਭਾਵੇਂ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਆਕਾਰ ਹੋਣ ਜਾਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਿਸ਼ਰਤ ਹੋਣ। ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਲਾਭਦਾਇਕ ਸਾਧਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਸੁਤੰਤਰਤਾ ਦੀਆਂ ਡਿਗਰੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।ਜਾਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਰਵਾਇਤੀ ਢੰਗਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ। \\n\\n ਹਾਲਾਂਕਿ, ਅਸੰਗਠਿਤ NAME _ 1 ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀਆਂ ਵੀ ਕੁਝ ਸੀਮਾਵਾਂ ਹਨ। ਮੁੱਖ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕਕਮੀਆਂ ਇਹ ਹਨ ਕਿ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਦੀ ਵੰਡ ਬਹੁਤ ਵਿਆਪਕ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਹੌਲੀ ਕਨਵਰਜੈਂਸ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਟੀਚੇ ਦੀ ਵੰਡ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਵਿੱਚ ਮੁਸ਼ਕਲ ਆ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਇਸ ਨੂੰ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਕੇ ਹੱਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤਾਪਮਾਨ ਜਾਂ ਗੌਸੀਅਨ ਵੰਡ ਦਾ ਪੁੰਜ, ਪਰ ਇਹ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈਹੋਰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਵੀ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਾਡ਼ੀ ਸਕੇਲਿੰਗ ਜਾਂ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਅਸਥਿਰਤਾ। \\n\\n ਅਸੰਗਠਿਤ NAME _ 1 ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਨੁਕਸਾਨ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈਬੰਪ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਚੋਣ ਪ੍ਰਤੀ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਬਣੋ। ਜੇ ਬੰਪ ਫੰਕਸ਼ਨ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਹੀਂ ਚੁਣਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਮਾਡ਼ੀ ਮਿਕਸਿੰਗ ਜਾਂ ਪੱਖਪਾਤੀ ਸੈਂਪਲਿੰਗ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ,ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੀ ਚੋਣ ਪ੍ਰਤੀ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀਆਂ ਕਨਵਰਜੈਂਸ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।ਮੈਟਰੋਪੋਲਿਸ-ਐਡਜਸਟਡ ਨਾਮ _ 1 ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਣ-ਐਡਜਸਟਡ ਨਾਮ _ 1 ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦਾ ਇੱਕ ਰੂਪ ਹੈ ਜੋ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਨੂੰ ਐਡਜਸਟ ਕਰਕੇ ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੁਝ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।ਮੈਟਰੋਪੋਲਿਸ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ ਵੰਡ। ਮੈਟਰੋਪੋਲਿਸ-ਐਡਜਸਟਡ ਨਾਮ _ 1 ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ, ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਵੰਡ ਨੂੰ ਇੱਕ ਦੇ ਉਤਪਾਦ ਵਜੋਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈਮੌਜੂਦਾ ਅਵਸਥਾ ਉੱਤੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਗੌਸੀਅਨ ਵੰਡ ਅਤੇ ਇੱਕ ਬੰਪ ਫੰਕਸ਼ਨ ਜੋ ਅਗਲੀ ਅਵਸਥਾ ਉੱਤੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਹੈ। ਬੰਪ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਇੱਕ ਹੋਣ ਲਈ ਚੁਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈਤੰਗ ਚੋਟੀ, ਜੋ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਦੀ ਵੰਡ ਦੇ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦੀ ਹੈ। \\n\\n ਮੈਟਰੋਪੋਲਿਸ-ਐਡਜਸਟਡਐੱਨ. ਏ. ਐੱਮ. ਈ. _ 1 ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਅਣ-ਐਡਜਸਟ 'ਉੱਤੇ ਵੀ ਕੁਝ ਫਾਇਦੇ ਹਨ,' ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਏ. ਡੀ. ਐੱਮ. ਐੱਮ. ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਫਾਰਵਰਡ-ਬੈਕਵਰਡ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਸਮਝਾ ਸਕਦੇ ਹੋ? ' ", 'ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਮੈਟਰੋਪੋਲਿਸ-ਐਡਜਸਟਡ ਨਾਮ _ 1 ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ ਗੈਰ-ਐਡਜਸਟਡ ਨਾਮ _ 1 ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਫ਼ਾਇਦੇ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ? \n ']