Learning augmented algorithm
લર્નિંગ ઓગમેન્ટેડ અલ્ગોરિધમ એ એક અલ્ગોરિધમ છે જે તેની કામગીરીને સુધારવા માટે આગાહીનો ઉપયોગ કરી શકે છે. જ્યારે નિયમિત અલ્ગોરિધમ્સમાં માત્ર સમસ્યાનું ઉદાહરણ દાખલ કરવામાં આવે છે, ત્યારે સંવર્ધિત અલ્ગોરિધમ્સ શીખવું એક વધારાનું પરિમાણ સ્વીકારે છે. આ વધારાનું પરિમાણ ઘણીવાર ઉકેલના અમુક ગુણધર્મની આગાહી હોય છે. આ આગાહીનો ઉપયોગ એલ્ગોરિધમ દ્વારા તેના ચાલતા સમય અથવા તેના આઉટપુટની ગુણવત્તામાં સુધારો કરવા માટે કરવામાં આવે છે. વર્ણન શિક્ષણ સંવર્ધિત અલ્ગોરિધમ સામાન્ય રીતે ઇનપુટ લે છે. અહીં એક સમસ્યાનું ઉદાહરણ છે અને તે સલાહ છેઃ શ્રેષ્ઠ ઉકેલના ચોક્કસ ગુણધર્મ વિશેની આગાહી. સમસ્યાના ઉદાહરણનો પ્રકાર અને આગાહી એલ્ગોરિધમ પર આધારિત છે. સંવર્ધિત અલ્ગોરિધમ્સ શીખવાથી સામાન્ય રીતે નીચેના બે ગુણધર્મોને સંતોષ મળે છેઃ સુસંગતતા. લર્નિંગ ઓગમેન્ટેડ અલ્ગોરિધમ સુસંગત હોવાનું કહેવાય છે જો અલ્ગોરિધમ સચોટ આગાહી સાથે પ્રદાન કરવામાં આવે ત્યારે તેનું પ્રદર્શન સારું હોવાનું સાબિત થઈ શકે. સામાન્ય રીતે, આગાહીમાં ભૂલ પર આધારિત કામગીરી પર મર્યાદા આપીને આનું પ્રમાણ નક્કી કરવામાં આવે છે. મજબૂતાઈ. જો આપેલ આગાહી અચોક્કસ હોય તો પણ તેના સૌથી ખરાબ પ્રદર્શનને મર્યાદિત કરી શકાય તો અલ્ગોરિધમને મજબૂત કહેવામાં આવે છે. સંવર્ધિત અલ્ગોરિધમ્સ શીખવું સામાન્ય રીતે આગાહી કેવી રીતે કરવી જોઈએ તે નિર્ધારિત કરતું નથી. આ હેતુ માટે મશીન લર્નિંગનો ઉપયોગ કરી શકાય છે. ઉદાહરણો દ્વિસંગી શોધ દ્વિસંગી શોધ અલ્ગોરિધમ એ સૉર્ટ કરેલી સૂચિના ઘટકો શોધવા માટેનું એક અલ્ગોરિધમ છે. લંબાઈની સૂચિમાં કેટલાક જાણીતા મૂલ્યવાળા તત્વને શોધવા માટે તેને પગલાંઓની જરૂર છે. ની સ્થિતિ માટે આગાહી સાથે, નીચેના શિક્ષણ સંવર્ધિત અલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ કરી શકાય છે. પ્રથમ, યાદીમાં સ્થાન જુઓ. જો, તત્વ મળી આવ્યું છે. જો, જ્યાં સુધી અનુક્રમણિકા મળી ન જાય ત્યાં સુધી સ્થિતિ જુઓ. હવે દ્વિસંગી શોધ ચાલુ કરો. જો, તો અગાઉના કેસની જેમ જ કરો, પરંતુ તેના બદલે વિચાર કરો. ભૂલને આ રીતે વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવે છે કે, વાસ્તવિક અનુક્રમણિકા ક્યાં છે. શિક્ષણ સંવર્ધિત અલ્ગોરિધમમાં, સ્થિતિઓની તપાસ પગલાં લે છે. પછી મહત્તમ કદની સૂચિ પર દ્વિસંગી શોધ કરવામાં આવે છે, જે પગલાં લે છે. આ અલ્ગોરિધમનો કુલ ચાલતો સમય બનાવે છે. તેથી, જ્યારે ભૂલ નાની હોય, ત્યારે અલ્ગોરિધમ સામાન્ય દ્વિસંગી શોધ કરતાં ઝડપી હોય છે. આ દર્શાવે છે કે અલ્ગોરિધમ સુસંગત છે. સૌથી ખરાબ સ્થિતિમાં પણ, ભૂલ સૌથી વધુ હશે. પછી અલ્ગોરિધમ મોટાભાગના પગલાં લે છે, તેથી અલ્ગોરિધમ મજબૂત છે. વધુ ઉદાહરણો સંવર્ધિત અલ્ગોરિધમ્સ શીખવા માટે જાણીતા છેઃ સ્કી ભાડા સમસ્યા મહત્તમ વજન મેળ ખાતી સમસ્યા ભારિત પેજિંગ સમસ્યા પણ જુઓ મશીન લર્નિંગ સંદર્ભો બાહ્ય કડીઓ સંવર્ધિત અલ્ગોરિધમ્સ શીખવા વિશેના પ્રકાશનોની ઝાંખી સૈદ્ધાંતિક કમ્પ્યુટર વિજ્ઞાન