הצגת המקור של הדף "ALOPEX"

'''ALOPEX''' הוא אלגוריתם [[למידת מכונה]] מבוסס מתאם שהוצע לראשונה על ידי [[אוונגליה מיכלי-צאנאקו]] והארת' ב-1974.

== עיקרון ==
ב[[למידת מכונה]], המטרה היא לאמן מערכת למזער [[פונקציית עלות]] או (בהתייחס ל-ALOPEX) פונקציית תגובה. אלגוריתמי אימון רבים, כגון [[חלחול לאחור]] (Backpropagation), נוטים להיתקע במינימומים או מקסימומים מקומיים של פונקציית התגובה. ALOPEX משתמש במתאם צולב של הפרשים ובתהליך סטוכסטי כדי להתגבר על כך, בניסיון להגיע למינימום (או מקסימום) המוחלט של פונקציית התגובה.

== שיטה ==
ALOPEX, בצורתו הפשוטה, מוגדר על ידי משוואת עדכון:

: <math>\Delta\ W_{ij}(n) = \gamma\ \Delta\ W_{ij}(n-1) \Delta\ R(n) + r_i(n) </math>

כאשר: *<math>n \geq 0</math> הוא השלב או צעד הזמן. *<math>\Delta\ W_{ij}(n)</math> הוא ההפרש בין הערך הנוכחי לערך הקודם של משתנה המערכת <math>\ W_{ij}</math> בשלב <math>n </math>. *<math>\Delta\ R(n)</math> הוא ההפרש בין הערך הנוכחי לערך הקודם של פונקציית התגובה <math>\ R,</math> בשלב <math>n </math>. *<math>\gamma</math> הוא פרמטר קצב הלמידה (<math>\gamma\ < 0 </math> ממזער את <math>R, </math> ו-<math>\gamma\ > 0 </math> ממקסם את <math>R \ )</math>. *<math>r_i(n) \sim\ N(0,\sigma\ ^2)</math>

== דיון ==
ביסודו של דבר, ALOPEX משנה כל משתנה מערכת <math>W_{ij}(n)</math> בהתבסס על מכפלה של: השינוי הקודם במשתנה <math>\Delta</math><math>W_{ij}(n-1)</math>, השינוי שנוצר בפונקציית העלות <math>\Delta</math><math>R(n)</math>, ופרמטר קצב הלמידה <math>\gamma</math>. יתרה מזו, כדי למצוא את המינימום (או המקסימום) המוחלט, התהליך הסטוכסטי <math>r_{ij}(n)</math> (גאוסי או אחר) מתווסף כדי "לדחוף" את האלגוריתם באופן סטוכסטי אל מחוץ למינימומים מקומיים.

== הפניות ==
* הארת', א., וצאנאקו, א. (1974) Alopex: שיטה סטוכסטית לקביעת שדות קליטה חזותיים. Vision Research, '''14''':1475-1482. [https://dx.doi.org/10.1016/0042-6989(74)90024-8 תקציר מ-ScienceDirect]

[[קטגוריה:אלגוריתמים לסיווג]]