隨機搜索英文解釋翻譯、隨機搜索的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【化】 random search

分詞翻譯：

隨的英語翻譯：

adapt to; along with; follow; let

機的英語翻譯：

chance; crucial point; engine; machine; occasion; organic; pivot; plane
flexible
【醫】 machine

搜索的英語翻譯：

search; beat; cast about; ferret; grabble; hunt; rake; scout; seek
【計】 look in; search; search in
【經】 rake; search

專業解析

隨機搜索（Random Search）在漢英詞典視角下指一種不依賴特定規則或順序，通過隨機選擇方案或路徑來尋找目标的方法。其核心含義包含以下要點：

一、基礎定義

中文釋義
隨機搜索指在解空間中通過隨機采樣尋找最優解的算法或策略，常用于優化問題與機器學習領域。其核心特征是無固定模式或确定性路徑。

英文對應術語
Random Search 的權威定義為：

"An optimization technique that selects random combinations of parameters and evaluates them to find the best solution."
（來源：Cambridge Dictionary of Statistics and Machine Learning）

二、技術場景擴展

算法原理
與傳統網格搜索（Grid Search）不同，隨機搜索通過概率分布（如均勻分布）生成參數組合，以更高效率探索解空間。公式可表示為：

$$ x_{text{new}} = x_0 + delta cdot mathcal{U}(-1,1) $$

其中 $mathcal{U}$ 為均勻分布，$delta$ 為步長控制因子。

應用領域
- 超參數優化（如神經網絡調參）
- 組合優化問題（如旅行商問題啟發式求解）
- 強化學習中的探索策略

三、權威文獻引用

學術定義參考
Bergstra與Bengio在2012年論文中驗證了隨機搜索在高維參數空間的效率優勢：

"Randomly sampled trials may yield better results than grid searches when parameters are independent."
（來源：Journal of Machine Learning Research, Vol. 13）
詞典釋義補充
The Oxford Dictionary of Computer Science 強調其隨機性本質：

"A method relying on stochastic selection rather than systematic enumeration."

四、與相關術語對比

術語	關鍵差異
網格搜索	按固定步長遍曆所有參數組合
貝葉斯優化	基于概率模型指導采樣方向
隨機搜索	無導向的均勻隨機采樣

隨機搜索的本質是通過隨機采樣替代系統遍曆，以較低計算成本逼近全局最優解。其優勢在于規避維度災難，但可能陷入局部最優。在工程實踐中常與早停策略（Early Stopping）結合使用以平衡效率與精度。

網絡擴展解釋

“隨機搜索”（Random Search）是一個在不同領域中具有不同含義的術語，但核心思想是通過隨機性來探索可能的解空間。以下是其在不同場景中的詳細解釋：

1.數學與優化領域

在數學優化問題中，隨機搜索是一種通過隨機采樣來尋找目标函數最優解的方法。它常用于高維、非凸或難以求導的複雜問題。

核心思想：在解空間中隨機生成候選解，評估其性能并保留最優結果。
適用場景：傳統梯度下降法失效時（如目标函數不平滑、存在多個局部最優解）。
示例：求解函數 ( f(x) = x + sin(x) ) 的最小值時，隨機生成多個 ( x ) 值，計算 ( f(x) ) 并選擇最小的結果。

2.機器學習中的超參數調優

在機器學習中，隨機搜索是一種高效的超參數優化方法，與網格搜索（Grid Search）對比顯著。

流程：
1. 定義每個超參數的取值範圍（如學習率在 [0.001, 0.1] 内隨機采樣）。
2. 隨機抽取若幹組超參數組合進行模型訓練。
3. 選擇驗證集性能最佳的組合。
優勢：比網格搜索更高效，尤其當某些超參數對模型性能影響較小時，隨機搜索能更快覆蓋重要參數（Bergstra & Bengio, 2012）。
示例：調整神經網絡的學習率、批量大小和層數時，隨機搜索可能更快找到較優配置。

3.計算機科學與算法設計

在算法設計中，隨機搜索指利用隨機性提高效率或避免陷入局部最優的策略。

典型應用：
- 蒙特卡洛方法：通過隨機采樣解決積分、概率等問題。
- 隨機化快速排序：隨機選擇樞軸（pivot）以避免最壞時間複雜度 ( O(n) )。
特點：以概率性換取時間或空間效率，適用于大規模數據或實時計算。

4.生物學與自然現象

在生物學中，某些自然過程（如蛋白質結合、昆蟲覓食）被描述為“隨機搜索”。

機制：生物體通過隨機運動探索環境，直到找到目标（如食物源或結合位點）。
數學模型：常使用布朗運動或萊維飛行（Lévy Flight）描述此類行為。

隨機搜索的核心是通過隨機性探索解空間，其優勢包括：

避免局部最優：在複雜問題中更可能找到全局最優解。
計算高效：尤其適合高維問題，減少無意義的系統性遍曆。
靈活性：可與其他算法（如遺傳算法、貝葉斯優化）結合使用。

若需進一步了解具體領域（如機器學習調參的代碼實現），可提供更詳細的方向。