[发明专利]一种基于双向自动编码器的并行自动机器学习系统在审
| 申请号： | 202111339006.8 | 申请日： | 2021-11-12 |
| 公开（公告）号： | CN116128065A | 公开（公告）日： | 2023-05-16 |
| 发明（设计）人： | 史海波;潘福成;周晓锋;刘朋杰;李帅 | 申请（专利权）人： | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06F18/214;G06F18/24 |
| 代理公司： | 沈阳科苑专利商标代理有限公司 21002 | 代理人： | 许宗富 |
| 地址： | 110016 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于双向自动编码器的并行自动机器学习系统，包括离线和在线两个阶段。离线阶段下，提取训练数据集和机器学习管道的元特征和偏好表示作为输入，训练一种双向自动编码器，以有效地学习数据集和管道的协同作用。在线阶段下，系统自动提取新数据集(的训练集)的元特征作为输入，利用自编码器为新数据集推荐合适的管道，其次通过一种选择性集成方法对管道进行筛选集成，利用最终的集成管道为测试集预测类标签。本发明结合自动编码器和选择性集成技术，将自动机器学习问题转化为推荐系统与集成学习的耦合问题，克服了当前自动机器学习系统耗时长或分类准确率低等问题，对自动化机器学习的发展具有理论指导意义。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 双向 自动 编码器 并行 机器 学习 系统 | ||
【主权项】：
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