[发明专利]面向强化学习的深度神经网络生成方法在审
| 申请号： | 202211200662.4 | 申请日： | 2022-09-29 |
| 公开（公告）号： | CN115511077A | 公开（公告）日： | 2022-12-23 |
| 发明（设计）人： | 陆钱融;唐文明;杜科;李嘉琪;于祥祯 | 申请（专利权）人： | 上海无线电设备研究所 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/063;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海元好知识产权代理有限公司 31323 | 代理人： | 包姝晴;张妍 |
| 地址： | 200233 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向强化学习的深度神经网络生成方法，包含以下步骤：采用循环神经网络产生子网络拓扑模型，设计需求驱动的直接奖励，对待识别的样本进行充分训练后计算该子网络拓扑模型的奖励，并反向传播至循环神经网络；采用策略梯度下降计算法则，结合交叉熵梯度模型，更新循环神经网络参数；产生新的卷积神经子网络拓扑模型，进行下一次更新直至收敛；对收敛时输出的子网络拓扑模型采样，选择最大概率项和其对应的状态空间元素，合并生成最优的子网络拓扑模型。本发明可以自适应优化出更加优异的深度神经网络，并且可以降低训练难度和收敛时间。 | ||
| 搜索关键词： | 面向 强化 学习 深度 神经网络 生成 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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