記事「最適化アルゴリズムの効率における乱数生成器の品質の役割」についてのディスカッション - ページ 15

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さて、犬が尻尾を振っている（最適化による経験主義）のであって、その逆ではないのですから、条件付き定常過程に対する最適化アルゴリズムを考えることができます。

この場合、グローバル・ミニマムとローカル・ミニマムを見つけるという用語を使うことができる。

しかし、未知数を最適化したり、抽象的な極小値や極大値にフィッティングしたりすることはできない。

しかし、この場合でも、AOはオーバートレーニング（プリフィッティング）になりがちであり、その後、学習理論から 特定のパラメータの頑健性を決定するために検証技術が使われる。

[Andrey Dik]

С

Yuriy Bykov #:
残念なことに、私たちが何を話しているのかがさらにわからなくなってきている。

fxsaber#:

わかりにくい言葉＋フォーラム形式＝高い確率で誤解。

ロバストな解決策を探す問題についての建設的な議論に参加したい人は、プライベートメッセージで私に書き込んでください。参加者を招待してプライベートチャットを開催します。

また、建設的な対話を意味しない会話への参加は、私の現在のタスクリストにはない。

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もしこれがすべてどこかに書き記されていれば、極大期やプラトーなど、プロセスの定常性という文脈の外では何の意味もなさないデタラメで人々を洗脳する必要はなかっただろう。

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この条件を満たした場合でも、ブルートフォース・モンテカルロはあらゆるアルゴリズムと同様に機能する。つまり、パラメータの値をランダムにn回選び、検証するだけである。