文件名称:
Surrogates.jl：科学机器学习（SciML）的替代模型和优化-源码
开发工具:
文件大小: 150kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-15
详细说明：代理人
替代模型是一种近似方法，它模仿计算上昂贵的模拟的行为。 用更多的数学术语：假设我们正在尝试优化函数f(p) ，但是f每次计算都非常昂贵。 可能是我们需要为每个点求解PDE或使用高级数值线性代数机制的情况，这通常很昂贵。 我们的想法是再开发一个替代模型g近似于f通过对从评估收集以前的数据训练f 。 代理模型的构建可以看作是一个三步过程：
样品选择
替代模型的构建
代理优化
当前所有可用的采样方法：
网格
制服
索博尔
拉丁超立方体
低差异
克罗内克
金的
随机的
当前所有可用的代理模型：
克里格
使用Stheno进行克里金法
径向基础
温德兰
线性的
二阶多项式
支持向量机（等待LIBSVM分辨率）
神经网络
随机森林
洛巴切斯基
反距离
多项式展开
保真度可变
专家混合（等待GaussianMixtures软件包在v1.5上工作）
地球
梯度增强克里格
当前所有可用的优
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