[发明专利]基于结构化数据的深度学习架构搜索方法有效
| 申请号： | 202110730220.X | 申请日： | 2021-06-29 |
| 公开（公告）号： | CN113379068B | 公开（公告）日： | 2023-08-08 |
| 发明（设计）人： | 王宏志;薛仲豪;王春楠 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学 |
| 主分类号： | G06N3/0442 | 分类号： | G06N3/0442;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/092 |
| 代理公司： | 哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109 | 代理人： | 岳泉清 |
| 地址： | 150001 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 基于结构化数据的深度学习架构搜索方法，属于人工智能技术领域，本发明为解决现有结构化数据的架构搜索方法的搜索空间不足、前置信息易丢失的问题。它包括：采用递归神经网络生成编码，根据编码确定唯一的深度神经网络模型；在结构化数据集上训练深度神经网络模型；根据训练结果，更新递归神经网络；采用深度神经网络模型对搜索空间进行搜索，采用蒙特卡洛策略梯度更新搜索策略，获得最优架构。本发明用于深度学习的架构搜索。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 结构 数据 深度 学习 架构 搜索 方法 | ||
【主权项】：
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