Limbola bokeseni kati na bokiti ya gradient mpe algorithmes génétique moko.
Ba algorithmes ya descente gradient na génétique ezali nionso mibale ba algorithmes ya optimisation oyo esalemaka pona koluka solution optimale na problème moko donné. Kasi, bakeseni na ndenge na bango ya kosala mpe mayele na bango. Descent ya gradient ezali méthode iterative oyo esalelamaka pona koluka valeur minimum ya fonction na kosala ba étapes na direction ya gradient négatif. Na apprentissage automatique, descente gradient esalelamaka pona ko minimiser fonction ya coût na ko ajuster ba paramètres ya modèle. Méthode oyo esalemi na calcul ya gradient ya fonction ya coût na oyo etali ba paramètres ya modèle et puis ko mettre à jour ba paramètres na direction opposé ya gradient. Epayi mosusu, algorithme génétique ezali méthode oyo e inspiré na processus ya sélection naturelle. Ebandi na population ya ba solutions potentielles na problème moko mpe esalelaka ba opérateurs ya sélection, croisement, mpe mutation mpo na ko évoluer population na ba génération vers solution optimale. Na bokeseni na bokiti ya gradient, ba algorithmes génétiques esengaka ata boyebi moko te ya fonction sous-jacente oyo ezali ko optimiser mpe ekoki ko gérer ba problèmes complexes na ba espaces ya recherche ya minene, oyo ekoki ko différencier te. Na bokuse, bokiti ya gradient ezali méthode ya optimisation déterministe mpe basée na gradient oyo esalelamaka mingi na apprentissage automatique, alors que ba algorithmes génétiques ezali ba méthodes stochastiques, basées na population oyo ekoki ko résoudre efficacement ba problèmes complexes ya optimisation sans besoin ya information ya gradient.