替代方案：开源的Objective Function Analysis，适用于机器学习神经网络

目标函数分析将知识建模为实体的感知和响应（它们本身就是感知）和目标函数 (OF) 的多维概率密度函数 (MD-PDF)。 学习算法是在给定感知的情况下选择响应的动作，从而最大化目标函数。 MD-PDF 最初由统一随机数生成器播种。 响应用于评估OF，并且OF在由感知和响应形成的概率子空间中被加强或减少。 换句话说，作为对其感知的响应，实体评估由 n 个感知和 m 个响应定义的子空间中 OF 的每个可能值，并选择使 OF 最大化的响应。 最终，随机播种的 MD-PDF 会发生变化以反映 OF 中体现的数学特性。 OFA 通过在这个存储库中维护的几个模拟来演示。 联系 phgphd@yahoo.com。