在传统机器学习领域,优化算法长期受限于经典计算的物理极限。当神经网络参数量突破千亿规模,当物流调度问题涉及百万级变量组合,经典优化器开始显现出难以逾越的瓶颈。这种困境在金融投资组合优化、药物分子设计等复杂场景中尤为突出,动辄需要数周的计算周期严重制约了决策效率。 ...
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在传统机器学习领域,优化算法长期受限于经典计算的物理极限。当神经网络参数量突破千亿规模,当物流调度问题涉及百万级变量组合,经典优化器开始显现出难以逾越的瓶颈。这种困境在金融投资组合优化、药物分子设计等复杂场景中尤为突出,动辄需要数周的计算周期严重制约了决策效率。 ...