Learning augmented algorithm
एक लर्निंग ऑगमेंटेड एल्गोरिथ्म एक एल्गोरिथ्म है जो अपने प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए एक भविष्यवाणी का उपयोग कर सकता है। जबकि नियमित एल्गोरिदम में केवल समस्या का उदाहरण इनपुट किया जाता है, संवर्धित एल्गोरिदम सीखना एक अतिरिक्त पैरामीटर को स्वीकार करता है। यह अतिरिक्त पैरामीटर अक्सर समाधान के कुछ गुणों की भविष्यवाणी करता है। इस भविष्यवाणी का उपयोग एल्गोरिथ्म द्वारा अपने चलने के समय या इसके उत्पादन की गुणवत्ता में सुधार के लिए किया जाता है। वर्णन एक शिक्षण संवर्धित एल्गोरिथ्म आमतौर पर एक इनपुट लेता है। यहाँ एक समस्या का उदाहरण है और सलाह हैः इष्टतम समाधान के एक निश्चित गुण के बारे में एक भविष्यवाणी। समस्या के उदाहरण का प्रकार और भविष्यवाणी एल्गोरिथ्म पर निर्भर करती है। संवर्धित एल्गोरिदम सीखना आमतौर पर निम्नलिखित दो गुणों को संतुष्ट करता हैः निरंतरता। एक शिक्षण संवर्धित एल्गोरिथ्म को सुसंगत कहा जाता है यदि एल्गोरिथ्म को एक सटीक भविष्यवाणी के साथ प्रदान किए जाने पर एक अच्छा प्रदर्शन साबित किया जा सकता है। आमतौर पर, यह प्रदर्शन पर एक सीमा देकर निर्धारित किया जाता है जो भविष्यवाणी में त्रुटि पर निर्भर करता है। मज़बूती। एक एल्गोरिथ्म को मजबूत कहा जाता है यदि इसके सबसे खराब प्रदर्शन को सीमित किया जा सकता है, भले ही दी गई भविष्यवाणी गलत हो। संवर्धित एल्गोरिदम सीखना आम तौर पर यह निर्धारित नहीं करता है कि भविष्यवाणी कैसे की जानी चाहिए। इसके लिए मशीन लर्निंग का उपयोग किया जा सकता है। उदाहरण द्विआधारी खोज द्विआधारी खोज एल्गोरिथ्म एक क्रमबद्ध सूची के तत्वों को खोजने के लिए एक एल्गोरिथ्म है। इसे लंबाई की सूची में कुछ ज्ञात मूल्य वाले तत्व को खोजने के लिए चरणों की आवश्यकता होती है। की स्थिति के लिए एक भविष्यवाणी के साथ, निम्नलिखित शिक्षण संवर्धित एल्गोरिदम का उपयोग किया जा सकता है। सबसे पहले, सूची में स्थिति देखें। यदि, तत्व पाया गया है। यदि, तब तक स्थितियों को देखें जब तक कि एक सूचकांक नहीं मिल जाता। अब एक द्विआधारी खोज करें। यदि, पिछले मामले की तरह ही करें, लेकिन इसके बजाय विचार करें। त्रुटि को परिभाषित किया गया है, जिसका वास्तविक सूचकांक कहाँ है। लर्निंग ऑगमेंटेड एल्गोरिदम में, स्थितियों की जांच करने के लिए कदम उठाए जाते हैं। फिर एक द्विआधारी खोज अधिकतम आकार की सूची पर की जाती है, जो कदम उठाती है। यह एल्गोरिथ्म का कुल चलने का समय बनाता है। इसलिए, जब त्रुटि छोटी होती है, तो एल्गोरिथ्म सामान्य द्विआधारी खोज की तुलना में तेज होता है। इससे पता चलता है कि एल्गोरिथ्म सुसंगत है। सबसे खराब स्थिति में भी, त्रुटि अधिक से अधिक होगी। फिर एल्गोरिथ्म अधिकांश कदम उठाता है, इसलिए एल्गोरिथ्म मजबूत होता है। संवर्धित एल्गोरिदम सीखना अधिक उदाहरणों के लिए जाना जाता हैः स्की रेंटल समस्या अधिकतम वजन मिलान समस्या भारित पेजिंग समस्या यह भी देखें मशीन लर्निंग संदर्भ बाहरी लिंक संवर्धित एल्गोरिदम सीखने के बारे में प्रकाशनों का एक अवलोकन सैद्धांतिक कंप्यूटर विज्ञान