[发明专利]基于平均绝对误差随机抽样的神经网络超参数选择方法在审
| 申请号： | 202111221121.5 | 申请日： | 2021-10-20 |
| 公开（公告）号： | CN114065910A | 公开（公告）日： | 2022-02-18 |
| 发明（设计）人： | 高志熙;韩晓红;阎东军;张巍;安俊杰;刘剑;王亮;董于杰;侯祥敏;王庆伟;张云仙;卫建华;范军俊 | 申请（专利权）人： | 山西清众科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 太原高欣科创专利代理事务所(普通合伙) 14109 | 代理人： | 崔浩;冷锦超 |
| 地址： | 030006 山西省太原市综改示范区*** | 国省代码： | 山西;14 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于平均绝对误差随机抽样改进的循环神经网络超参数寻优方法，属于神经网络超参数选择优化技术领域；所要解决的技术问题为：提供一种基于平均绝对误差随机抽样的神经网络超参数选择方法的改进；解决该技术问题采用的技术方案为：首先进行参数设置，然后初始化粒子的位置和速度信息，基于循环神经网络超参数寻优方法中适应度的计算方式确定粒子的评价函数，通过平均绝对误差随机抽样MRS依次求出不同粒子的适应度，将群体中适应度值最大的粒子的位置信息作为当前群体极值，然后依次对各粒子的速度信息和位置信息做出进化迭代，最后达到算法最大迭代次数后输出全局最优解；本发明应用于循环神经网络超参数选择。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 平均 绝对误差 随机 抽样 神经网络 参数 选择 方法 | ||
【主权项】：
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