[发明专利]用于自动机器学习模型选择的特定于算法的神经网络体系架构在审
| 申请号： | 201880062950.3 | 申请日： | 2018-09-28 |
| 公开（公告）号： | CN111164620A | 公开（公告）日： | 2020-05-15 |
| 发明（设计）人： | S·阿格尔沃;S·伊蒂库拉;V·瓦拉达拉珍;N·阿格尔沃 | 申请（专利权）人： | 甲骨文国际公司 |
| 主分类号： | G06N20/20 | 分类号： | G06N20/20 |
| 代理公司： | 中国国际贸易促进委员会专利商标事务所 11038 | 代理人： | 周衡威 |
| 地址： | 美国加*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 提供了基于经训练的特定于算法的回归器的性能预测来选择机器学习算法的技术。在实施例中，计算机通过对于每个元特征从推理数据集中导出相应的元特征值来从推理数据集中导出各元特征值。对于每个可训练的算法和分别与该算法相关联的每个回归元模型，通过基于以下至少一项来调用该元模型来计算相应的分数：元特征值的相应子集，和/或该算法的超参数的相应子集的超参数值。基于相应的分数来选择(一个或多个)算法。基于推理数据集，可以调用所选择的(一个或多个)算法来获得结果。在实施例中，经训练的回归器是不同地配置的人工神经网络。在实施例中，经训练的回归器被包含在特定于算法的集合体中。还提供了对回归器和/或集合体进行最佳训练的技术。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 自动 机器 学习 模型 选择 定于 算法 神经网络 体系 架构 | ||
【主权项】：
暂无信息
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