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深度学习或强化学习在组合优化方面有哪些应用?
1、整数规划与非凸优化问题在工业界应用广泛，包括路径优化、物流、供应链管理、制造流程优化、电力系统设计、电子工程布局、能源优化、调度问题以及金融领域资产配置等。在人工智能领域，整数规划与非凸优化展现出巨大潜力。
2、深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。[1]深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。
3、简介：强化学习是一种通过模拟环境，让智能体学习最优策略的方法。应用：在量化交易中被用于动态投资组合管理和交易策略优化。基于深度强化学习的模型可以通过模拟市场环境，学习并不断优化交易策略。 Transformer架构 简介：Transformer模型通过注意力机制处理序列数据，能够更好地捕捉数据中的复杂模式。
4、Alphago Lee：接下来我会讲一下这个基本的方法之后于深度学习的结合，分别是在围棋和组合优化。MCTS的组合优化应用大概也是Alphago的功劳。这是第一篇Alphago文章。总的来说，这篇工作一共使用了3种技术：监督学习，强化学习和MCTS（UCT）。下图展示了两个训练阶段。
5、离散优化问题，如组合优化、约束规划和混合整数规划，是L2O的重要领域。离散优化L2O通常通过引入softmax或强化学习策略解决不可微分问题，同时，神经网络处理全局性和线性不可分问题的能力限制了在优化问题上的应用。
6、然而，COP的约束和不可微分性限制了神经网络的应用，可微分规划决策的探索对于提升其性能至关重要。强化学习（RL）在COP中扮演重要角色，尤其在序列决策问题上，如TSP中的城市访问顺序。通过与监督学习、本地搜索的结合，RL可以优化搜索策略，并在未知环境中平衡探索与利用，为COP求解提供动态适应能力。
去美国,加拿大留学GPA怎么算
需注意，不同计算方式下，相同成绩对应的GPA会有所不同。因此，在申请加拿大大学时，应仔细查看学校要求，并据此计算GPA。GPA虽重要，但并非唯一决定因素。加拿大大学在审核申请时还会考虑英语水平、个人陈述与推荐信等其他因素。因此，在申请时，需全面提高综合竞争力。
美国的GPA计算方法以成绩等级为基础，A等级为4分，B为3分，以此类推。A+和A-分别对应3和0分。GPA要求大致与英国相似，但具体分数和学校选择有所不同。加拿大硕士申请时，不同学校采用不同的GPA分数体制，包括4分制、33分制、12分制及A-C等级制。
留学申请中，GPA作为衡量学生学术表现的重要指标，其计算方法是将科目点数乘以学分总和，再除以总学分。GPA是国际间通用的评估体系，尤其在申请海外大学时，通常被视为硬性条件之一。各国对GPA的要求有所不同。
加拿大ba是什么专业
加拿大ba是指加拿大商科专业。加拿大ba专业融合了大数据分析和市场分析，核心是数据挖掘和数据分析，目的是为企业提供精准详细的数据分析和预测趋势。
BA应该是bachelor of arts吧，就是文学院。文学院是UBC比较好进的一个院，然后大一没有分具体专业的，大二以后才有分。
加拿大多伦多大学 （University Of Toronto） 的传媒研究学士 （Ba，book And Media Studies） 属于创造性艺术，设计与传媒学，是学士学位课程级别的课程。课程学费约20693加元/学年，学制为4学年，每年开学日期为9。
Studio专业类（BFA，BDes）申请者需提交作品集，可选择参加评估或直接上传电子版至SlideRoom。视觉与批判性研究专业（BA）申请者同样可提交写作样本。作品集需展现艺术、设计与媒体技巧，体现申请者的视觉交流能力与媒介运用，强调创造思维与媒介多样性。校方重视作品集中的实验性、创新性与媒介表达能力。
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