网站设置主页,wordpress首页调用文章页图片,什么程序做网站,提供企业网站建设价格今天读到“不同于以往基于微分的优化思路#xff0c;基于差分的零阶优化算法更加适合于处理非连续的数据类型#xff0c;像化学分子的SMILES表示或者多肽的序列表示就是这样的类型。”
特此记录下来 一、连续的数据类型
连续数据类型指的是在其值域内可以任意细分#xff…今天读到“不同于以往基于微分的优化思路基于差分的零阶优化算法更加适合于处理非连续的数据类型像化学分子的SMILES表示或者多肽的序列表示就是这样的类型。”
特此记录下来 一、连续的数据类型
连续数据类型指的是在其值域内可以任意细分并且每个细分之间都有无数个可取的值的数据。这类数据可以进行常规的数学微分操作并适合于使用基于梯度的优化技术。连续数据在其范围内没有突然的跳跃或中断而是平滑变化的。
以下是一些连续数据类型的例子 实数像温度、身高、体重这样的测量值都是连续的因为它们可以取到任何实数值。 时间时间可以被认为是连续的因为它可以被无限地细分例如小时、分钟、秒、毫秒等。 图像像素值在数字图像中每个像素的亮度或颜色值通常是一个连续的值范围在0到255之间对于8位图像。 声音振幅在声音波形中声音的振幅随时间连续变化。 金融市场价格如股票、外汇或商品的价格这些价格在任意两个时间点之间都可以有连续的变化。
与离散数据或非连续数据如文本、分类标签、结构化数据相比连续数据通常更容易进行数学分析和建模。例如可以使用回归分析来预测连续的输出值或使用基于梯度的优化方法来优化连续数据的模型参数。 二、非连续的数据类型
非连续的数据类型指的是那些不具有连续性质、无法进行常规数学微分操作的数据。这类数据在值之间没有清晰的、连续的变化因此不适合使用传统的基于梯度的优化技术。在实际应用中非连续数据类型通常是离散的、分类的或结构化的数据。
以下是一些非连续数据类型的例子 SMILES表示SMILES是化学分子的简化表示它通过特定的字符序列来描述分子的结构。例如水的SMILES表示为H2O乙醇的表示为CCO。这种表示是离散的和非连续的因为对字符序列的任何小改动都可能导致完全不同的化学结构。 多肽序列表示多肽是由氨基酸组成的链其序列表示描述了氨基酸的排列顺序。例如“AGH”可能表示一个包含三个氨基酸的多肽。这种表示同样是离散和非连续的。 文字和句子在自然语言处理中文本数据如单词、句子或段落通常被看作是离散的因为单词和字符是独立且非连续的实体。 分类标签在机器学习任务中分类标签是离散的。例如一个分类任务可能有三个标签猫、狗和鱼。这些标签是非连续的。 图数据图是由节点和边组成的结构化数据用于描述实体之间的关系。图的结构是离散的不能直接微分。
由于非连续数据类型的特性传统的基于梯度的优化方法如梯度下降不适用。因此研究人员通常需要使用特定的、为这类数据设计的优化技术如零阶优化算法。零阶优化不依赖于数据的微分信息因此可以适用于非连续数据类型。
