[发明专利]一种深度学习并行计算架构方法及其超参数自动配置优化在审
| 申请号： | 202010551939.2 | 申请日： | 2020-06-17 |
| 公开（公告）号： | CN111709519A | 公开（公告）日： | 2020-09-25 |
| 发明（设计）人： | 吴迪;范喆;聂祥 | 申请（专利权）人： | 湖南大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06N3/12 |
| 代理公司： | 长沙新裕知识产权代理有限公司 43210 | 代理人： | 梁小林 |
| 地址： | 410082 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明是一种深度学习并行计算架构方法及其超参数自动配置优化，具体涉及深度学习领域。首先使用CNN来捕获各个地点的空间特征，然后在此基础上使用SRU来捕获时空数据的时序特征，用于时空数据的回归预测及其超参数自动配置优化；本发明的有益效果在于：1.基于SRU实现对时空数据的回归预测，从而实现模型在一定程度上的并行加速，减少训练和推理耗费的时间；2.基于并行遗传算法实现对上述模型超参数的自动化配置，从而减少超参数配置所耗费的人力、精力和时间，并使超参数更加合理，使模型的预测性能更好。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 深度 学习 并行 计算 架构 方法 及其 参数 自动 配置 优化 | ||
【主权项】：
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