Constrained Optimization Problem - Wie fängt man an? (ML)

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dubbox Auf diesen Beitrag antworten »
Constrained Optimization Problem - Wie fängt man an? (ML)
Meine Frage:
Hallo zusammen, ich bin mir nicht ganz sicher wohin mit diesem Thema (Richtung Machine-Learning), aber hier habe ich bisher sehr gute Erfahrungen gemacht, deswegen probiere ich es mal Big Laugh
*Entschuldigt wenn einige Begriffe auf Englisch sind, aber ich finde es merkwürdig alles aus der Literatur "einzudeutschen".

Ich habe Probleme überhaupt einen Ansatz für folgendes zu finden:
Ich habe ein System, bei dem ich die Wahrscheinlichkeiten für Transmission also Durchgang verändern soll um die Entropie zu maximieren.

Das System hat folgenden constraint (Deutsch etwa Bedingung)


Jetzt soll ich hierraus ein "constrained optimization problem" formulieren. Die Frage ist, ob ich weitere constrains brauche.

Meine Ideen:
Mir ist absolut nicht klar, ob ich eben weitere constrains brauche. Im Prinzip ist dies die erste derartige Aufgabe, die ich versuche zu lösen, deswegen stehe ich etwas auf dem Schlauch.

Meine Fragen:
Welche "Hauptfunktion" habe ich hier überhaupt? Ein constrain muss ja irgendetwas einschränken, aber was wird hier eingeschränkt?

Gibt es eine bessere Erklärung für Entropy als "Grad der Überraschung"?

Ich habe hier ein Problem mit 4 unbekannten latex]p_1,p_2,p_3,p_4[/latex] dann brauche ich ja auch 4 Gleichungen für eine exakte Lösung, aber suche ich überhaupt eine exakte Lösung? Hierraus würde sich ja ergeben, ob ich weitere constrains benötige oder?

Danke schon mal für die Antworten und entschuldig die eventuell etwas eigenartige Fragenstellung hier.
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