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[发明专利]具有中间再优化以求解量子计算中的困难变分量子问题的绝热进展-CN202080023864.9在审
发明人： D·格林伯格;M·匹斯托爱;陈均富;G·纳尼西尼 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2020-04-06 - 公布日： 2021-11-09 - 主分类号： G06N5/00 文献下载
摘要：一种用于执行对应于变分问题的量子电路的混合经典量子计算设备被配置。该配置进一步包括使混合经典量子计算设备通过执行绝热进展操作来执行量子电路，其中绝热进展操作包括将变分问题的难度从问题的简化版本增加到变分问题。
具有中间优化求解量子计算中的困难问题绝热进展

[发明专利]基于深度优先搜索的优化算法的全排列方法及装置-CN202110916994.1在审
发明人：何聪聪;豆敏娟;朱阿龙;李瑞男 -专利权人：中国银行股份有限公司
申请日： 2021-08-11 - 公布日： 2021-11-05 - 主分类号： G06N5/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于深度优先搜索的优化算法的全排列方法及装置，可用于人工智能、大数据等技术领域，该方法包括：获取用于全排列的第一连通图；对所述第一连通图中对于遍历结果无差异化的第一顶点归为一类顶点，将一类顶点作为第二连通图中的一个顶点，构建第二连通图，标记每个第二顶点的统计数，所述统计数为第二顶点拥有的第一顶点的个数；根据所述统计数，遍历所述第二连通图，获得遍历结果；基于所述遍历结果，获得全排列结果。本发明可以提高全排列过程中连通图的遍历效率，进而提高全排列算法效率。
基于深度优先搜索优化算法排列方法装置

[发明专利]联邦学习系统中的机器学习模型的超参数优化装置和方法-CN201980094506.4在审
发明人：穆罕默德·阿马德·乌丁;阿德里安·弗拉纳根;宽·埃克·谭;埃琳娜·伊万尼科娃;付强 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2019-03-26 - 公布日： 2021-11-05 - 主分类号： G06N5/00 文献下载
摘要：一种联邦学习服务器用于聚合多个接收到的模型更新以更新主机器学习模型。一旦达到接收到的模型更新的预定义阈值或间隔，将从所述更新的主机器学习模型中获得的当前超参数值集和对应的验证集性能指标发送到超参数优化模型。所述优化模型使用超参数值和对应的性能指标的成对历史数据推断下一个最佳超参数集。将推断出的超参数值发送到所述联邦学习服务器，所述联邦学习服务器使用所述更新的超参数值集更新所述主机器学习模型，并重新分发具有所述更新的超参数值集的更新的主机器学习模型。所公开实施例的各方面提供了联邦学习模式下的超参数优化，以便为华为视频服务等应用提供准确的个性化推荐。
联邦学习系统中的机器模型参数优化装置方法

[发明专利]确定用于控制环境的因果模型-CN201980094032.3在审
发明人：布莱恩·E·布鲁克斯;吉勒斯·J·贝努伊特;彼得·O·奥尔森;泰勒·W·奥尔森;海曼舒·纳亚尔;弗雷德里克·J·阿瑟诺;尼古拉斯·A·约翰逊 -专利权人： 3M创新有限公司
申请日： 2019-09-11 - 公布日： 2021-10-29 - 主分类号： G06N5/00 文献下载
摘要：本发明提供了用于确定用于控制环境的因果模型的方法、系统和设备，包括编码在计算机存储介质上的计算机程序。这些方法中的一种包括基于以下各项来重复选择该环境的控制设置：(i)因果模型，该因果模型识别该环境中的可控元件的可能设置和反映该控制系统在控制该环境方面的性能的环境响应之间的因果关系；以及(ii)一组内部参数的当前值；以及在该重复选择期间：监测对所选择控制设置的环境响应；基于这些环境响应来确定该环境的一个或多个特性已改变的指示；以及作为响应，修改这些内部参数中的一个或多个内部参数的当前值。
确定用于控制环境因果模型

[发明专利]基于动态抽样的梯度提升决策树模型构建优化方法-CN202110632129.4在审
发明人：李晖;周彧;李一水 -专利权人：贵州优联博睿科技有限公司
申请日： 2021-06-07 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： G06N5/00 文献下载
摘要：本发明涉及基于动态抽样的梯度提升决策树模型构建优化方法，包括以下步骤：将动态抽样应用于提升算法中；对面向树提升算法进行特征抽样；确定面向提升算法的动态抽样策略。本发明提供将应用基于Massart不等式的动态抽样技术构建GBDT模型以进一步加速训练过程，在保证模型准确性的前提下使用更少的样本量来构建模型，基于GBDT的特征贡献指标设计并实现特征抽样算法，减小模型构建过程中所需搜索的空间。
基于动态抽样梯度提升决策树模型构建优化方法

[发明专利]多层感知器最优结构搜索方法、系统、终端及存储介质-CN202110744840.9在审
发明人：梁小丹;董晨鹤 -专利权人：中山大学·深圳;中山大学
申请日： 2021-06-30 - 公布日： 2021-10-15 - 主分类号： G06N5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种多层感知器最优结构搜索方法、系统、终端及存储介质。所述方法包括：基于前馈神经网络中的数学运算操作、堆叠层数及中间层扩增比例，构建搜索空间；对所述搜索空间进行压缩，通过三个不同阶段对压缩后的搜索空间进行单独搜索或联合搜索，得到多层感知器最优结构。本发明提供的多层感知器最优结构搜索方法，加快了搜索速度，降低了计算成本，大大提高搜索得到的结构的性能，使其具有更好非线性映射能力和更强的泛化性。
多层感知最优结构搜索方法系统终端存储介质

[发明专利]用于控制机器对象的操作的装置和方法以及存储介质-CN201980093505.8在审
发明人： A·查克拉巴尔蒂;R·奎因;C·丹尼尔森;高伟楠 -专利权人：三菱电机株式会社
申请日： 2019-10-02 - 公布日： 2021-10-12 - 主分类号： G06N5/00 文献下载
摘要：受到状态约束和控制输入约束的机器被控制，而控制策略是从机器的操作期间收集的数据中学习的。为了确保满足约束条件，机器的状态被维持在满足约束的约束容许不变集(CAIS)内，并利用将CAIS内的系统状态映射到满足控制输入约束的控制输入的相应的控制策略来控制机器。使用约束策略迭代来控制机器，其中，受约束策略评估更新CAIS和值函数，并且受约束策略改进更新了控制策略，该控制策略根据更新后的CAIS和相应的更新后的值函数改进了操作的成本函数。
用于控制机器对象操作装置方法以及存储介质

[发明专利]基于优先级的仲裁-CN202110294801.3在审
发明人：卡斯珀·范本特姆 -专利权人：想象技术有限公司
申请日： 2021-03-19 - 公布日： 2021-10-12 - 主分类号： G06N5/00 文献下载
摘要：描述了在请求者与共享资源之间进行仲裁的方法。该方法包括生成每个请求者一位的向量，每个向量初始地被设置为一。基于多个选择信号(二元决策树的第一层中的每个决策节点一个，其中每个选择信号被配置为由对应的决策节点使用以选择两个子节点中的一个)，向量中对应于未选择的请求者的位被设置为零。基于用于那些层中的决策节点的选择信号，对二元决策决策树中的每个后续层重复该方法。所得向量是独热向量(其中仅单个位具有值一)。对于当前处理周期，向对应于具有值一的位的请求者准予对共享资源的访问。
基于优先级仲裁

[发明专利]基于优先级的仲裁-CN202110295103.5在审
发明人：卡斯珀·范本特姆 -专利权人：想象技术有限公司
申请日： 2021-03-19 - 公布日： 2021-10-12 - 主分类号： G06N5/00 文献下载
摘要：描述了在请求者与共享资源之间进行仲裁的方法。对于每个处理周期，生成多个选择信号，然后由二元决策树中的决策节点使用这些信号来选择请求者。使用有效位和优先级位生成选择信号。每个有效位对应于请求者之一，并且指示在处理周期中请求者是否正在请求对共享资源的访问。每个优先级位对应于请求者之一，并且指示在处理周期中请求者是否具有优先级。在AND逻辑元件中组合对应的有效位和优先级位，以便为每个请求者生成有效_与_优先级位。然后对有效位和有效_与_优先级位执行成对OR约简，以便为请求者集合生成附加的有效位和有效_与_优先级位，然后使用这些位来生成选择信号。
基于优先级仲裁

[发明专利]一种延迟奖赏利弊权衡决策行为学模型的构建方法-CN202110766094.3在审
发明人：王琴;陈江帆;孙晓婷;刘闽 -专利权人：温州医科大学
申请日： 2021-07-07 - 公布日： 2021-09-14 - 主分类号： G06N5/00 文献下载
摘要：本发明公开一种延迟奖赏利弊权衡决策行为学模型的构建方法，属于动物行为学实验领域。构建方法包括以下步骤：训练阶段、偏好性测试和消除阶段、利弊抉择建立阶段和抉择测试阶段，通过上述方法使小鼠最终选出价值高的信号，从而完成延迟奖赏利弊权衡决策行为学模型的构建。该方法为利弊权衡抉择机制的研究提供了完善精细的行为学模型，通过测试，本发明所述的构建方法成功率高，模型稳定。
一种延迟奖赏利弊权衡决策行为学模型构建方法

[发明专利]基于超演绎的自动定理证明方法、装置及存储介质-CN202110646510.6在审
发明人：曹锋;易见兵;黄江燕;陈鸿坤 -专利权人：江西理工大学
申请日： 2021-06-10 - 公布日： 2021-09-10 - 主分类号： G06N5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于超演绎的自动定理证明方法、装置及存储介质，从一阶逻辑子句集S选择包括单个核子子句及多个电子子句的子集构建标准矛盾体，得到矛盾体分离式R。若R为空子句，定理被证明。当R不为空子句时，若R有效且全为正文字，则将R加入到S中，停止本次矛盾体分离超演绎；当R含负文字，则在S中重新选择子句继续演绎；若无效，需回退到上一演绎步骤，在S中重新选择子句继续演绎；当S遍历完或满足定理判定终止条件，结束本次矛盾体分离超演绎。通过本发明的实施，具有每个矛盾体分离演绎只有1个子句含负文字的特点，能有效缩减多元演绎的路径搜索空间和提升演绎效率，增强了多元演绎推理系统的一阶逻辑自动定理证明能力。
基于演绎自动定理证明方法装置存储介质

[发明专利]基于冲突演绎的自动定理证明方法、装置及存储介质-CN202110647026.5在审
发明人：曹锋;易见兵;黄江燕;陈鸿坤 -专利权人：江西理工大学
申请日： 2021-06-10 - 公布日： 2021-09-10 - 主分类号： G06N5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于冲突演绎的自动定理证明方法、装置及存储介质，在满足冲突演绎条件时，基于一阶逻辑子句集S获取虚子句、单元子句集及候选子句构建演绎子句集Q，对Q进行矛盾体分离并得到分离式R；当R为空子句时，冲突分析得到学习子句，在学习子句为空子句时定理被证明；否则，当R为单元子句且满足限定条件时，根据R在S中选取演绎子句加入到Q中，在Q中继续选择子句进行演绎；当R为非单元子句或不满足限定条件时，回退到上一演绎步骤，在Q中重新选择子句进行演绎。通过本发明的实施，灵活选取不同虚子句以简化演绎分离式，可有效缩减多元演绎的路径搜索空间和提升演绎效率，增强了多元演绎推理系统的一阶逻辑自动定理证明能力。
基于冲突演绎自动定理证明方法装置存储介质

[发明专利]一种基于专家知识的海克斯棋搜索策略-CN202110521452.4在审
发明人：高强;马寅冬 -专利权人：沈阳大学
申请日： 2021-05-13 - 公布日： 2021-09-03 - 主分类号： G06N5/00 文献下载
摘要：本发明属于人工智能领域中的机器博弈方向，涉及到对博弈树进行高效搜索的方法。使用“距离值”、“边长线”、“小范围分区”、“边界同色”这些基于专家知识提出的概念，来对使用蒙特卡洛算法进行搜索的过程进行优化。快速分析棋子间的相对位置关系，并约束了搜索范围，对靠近边界的部分相应的做出处理。本发明的搜索策略将蒙特卡洛搜索算法与基于专家知识的搜索策略相结合，实现了真正意义上的简化搜索量，提高搜索效率。使得进入高效而准确的搜索过程。
一种基于专家知识海克斯棋搜索策略

[发明专利]针对多智能体的训练方法、装置、存储介质及电子设备-CN202110564554.4在审
发明人：杜昕祺;陈贺昌;孙智孝;朴海音;詹光;常毅 -专利权人：吉林大学
申请日： 2021-05-24 - 公布日： 2021-08-20 - 主分类号： G06N5/00 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种针对多智能体的训练方法，涉及深度强化学习领域，所述方法包括：基于整合器和分布参数得到初始分布值函数；基于所述初始分布值函数和贝叶斯定理对所述分布参数进行更新，获取更新分布值函数；基于所述更新分布值函数和时间差分法对所述整合器进行更新，获取目标整合器，以及基于所述目标整合器获取目标分布值函数；基于所述目标分布值函数的采样情况对初始策略网络进行更新，获取目标策略网络。采用本申请实施例，可以提高针对多智能体的训练模型的鲁棒性和训练效率。
针对智能训练方法装置存储介质电子设备

[发明专利]识别与去除环境观测量中冗余信息的方法及装置-CN202010863637.9有效
发明人：梁斌;杨君;芦维宁;刘启涵;许函 -专利权人：清华大学
申请日： 2020-08-25 - 公布日： 2021-08-10 - 主分类号： G06N5/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种识别与去除环境观测量中冗余信息的方法及装置，其中，该方法包括：采用循环神经网络从决策轨迹中提取历史信息，将历史信息结合预设控制策略，生成t时刻对应的各个环境观测量的第一权值，以获取t时刻对应的动作信息；根据历史信息及动作信息，生成对应的动作值函数，并将历史信息结合动作值函数，生成t时刻对应的各个环境观测量的第二权值，根据第二权值，确定输入动作值函数的环境观测量；接着，对动作值函数及控制策略进行更新；在环境观测量的平均影响度小于影响度阈值时，将环境观测量进行置零去除。该方法可有效地识别出并去除环境观测中的冗余信息，从而降低冗余信息对控制策略的干扰。
识别去除环境观测冗余信息方法装置