Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Причина нормализации физической формы человека при использовании выбора колеса рулетки

Поскольку я могу прочитать примеры выбора колеса рулетки, всегда проверяется нормализованная пригодность индивидуума против однородного случайного значения.

http://en.wikipedia.org/wiki/Selection_(genetic_algorithm)

http://en.wikipedia.org/wiki/Fitness_proportionate_selection

Есть ли какие-либо плюсы/минусы, чтобы не использовать нормализованное значение, чтобы последняя часть алгоритма могла выглядеть так (псевдокод):

while (candidates.length < target_size) {
    var random = random() * fitness_sum; // vs: random()
    for (items as item) {
        if (item.fitness > random) {//vs: item.fitness/fitness_sum > random
            candidates.push(population[i]);
            break;
        }
    }
}
genetic-algorithm genetic-programming
02.06.2015

Ответы:


1

Нет практической причины. Однако есть теоретическая причина, то есть, если вы нормализуете пригодность, вы получаете вероятности вместо некоторых произвольных чисел, и вы можете рассматривать их как вероятность (сумма равна единице и т. д.).

03.06.2015
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..