"Model aramada brute force yaklaşımı" makalesi için tartışma

Bir sinir ağı da aslında bir tür brute force’tur. Ancak algoritmaları basit brute force algoritmalarından çok farklıdır. Spesifik sinir ağı mimarilerinin ve unsurlarının ayrıntılarına girmeyeceğim, genel bir açıklama sunmaya çalışacağım. Bence spesifik bir mimariye bağlı kalırsak, algoritmamızın yeteneklerini önceden sınırlamış oluruz. Sabit bir mimari, telafisi mümkün olmayan bir sınırlamadır. Bir sinir ağı, bizim durumumuzda olası bir stratejinin bir tür mimarisidir. Sonuç olarak, bir sinir ağının yapılandırması her zaman bir ağ haritasına sahip belirli bir dosyaya karşılık gelir. Aslında bu her zaman belirli birimlerden oluşan bir koleksiyona işaret eder. 3D yazıcıda olduğu gibi: Öğenin parametrelerini ayarlarız ve devamında yazıcı onu üretir. Dolayısıyla bir sinir ağı, harita olmadan bir anlam ifade etmeyen genel bir koddur. Bu, herhangi bir gelişmiş programlama dilini alıp tüm yeteneklerini kullanmadan boş bir proje oluşturmaya benzerdir. Nihayetinde, boş şablon hiçbir şey yapamaz. Aynı şey sinir ağı için de geçerlidir. Brute force’un aksine, bir sinir ağı stratejilerde neredeyse sınırsız değişkenlik, herhangi bir sayıda kriter ve daha yüksek verimlilik sağlayabilir. Bu yaklaşımın tek dezavantajı, verimliliğin büyük ölçüde kod kalitesine bağlı olmasıdır. Sistem karmaşıklığının artması, programın kaynak yoğunluğunun artmasına neden olabilir. Sonuç olarak, stratejimiz eşdeğeri olan bir ağ haritasına dönüştürülür. Aynı şey brute force yaklaşımında da yapılır, ancak burada sayılardan oluşan basit bir dizi ile çalışırız. Bu dizi bir ağ haritasından çok daha basittir, hesaplanması daha kolaydır, ancak verimlilik açısından da bir sınırı vardır. Aşağıdaki şema yukarıdaki açıklamayı göstermektedir: