[发明专利]一种机器学习神经网络模型优化方法、系统与设备在审
| 申请号： | 202111408777.8 | 申请日： | 2021-11-24 |
| 公开（公告）号： | CN114202059A | 公开（公告）日： | 2022-03-18 |
| 发明（设计）人： | 张智军;李钟希;任肖辉 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00;G06F17/13 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 周春丽 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种机器学习神经网络模型优化方法、系统与设备，所述方法包括下述步骤：1)建立系统的非凸损失函数，并将其一般化为非凸非线性优化问题；2)利用群搜索变参递归神经网络进行求解非凸非线性优化问题；3)根据步骤2中所求解的参数，优化机器学习中神经网络的参数，使损失函数最小。本发明结合双时间尺度神经动力学和粒子群算法的思想，得到一种新型的群体探索神经动态网络来求解机器学习中神经网络的非凸损失函数优化问题。本发明拥有在一次迭代中搜索全局最优解的能力，大大提高了模型求解效率，保证了损失函数达到最优值，从而可以得到优化后的机器学习模型，通过该机器学习模型可以有效提高在图像识别或图像分类中的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 机器 学习 神经网络 模型 优化 方法 系统 设备 | ||
【主权项】：
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