[发明专利]基于强化学习的AI处理器架构优化方法、装置及存储介质在审
| 申请号： | 202310425167.1 | 申请日： | 2023-04-20 |
| 公开（公告）号： | CN116596049A | 公开（公告）日： | 2023-08-15 |
| 发明（设计）人： | 黄宏敏;林元妙;符善森;刘远;熊晓明 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06N3/063 | 分类号： | G06N3/063;G06N3/0464;G06N3/092 |
| 代理公司： | 广东广信君达律师事务所 44329 | 代理人： | 余胜茂 |
| 地址： | 510062 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明的目的在于提供一种基于强化学习的AI处理器架构优化方法、装置及存储介质，包括：通过卷积神经网络和硬件平台构成AI处理器评估模型，并在所述AI处理器评估模型中获取能够得到最大回报的行动的函数；设置经验回放缓存池，将采样得到的样本保存在缓存池内；在收集到足够的样本时，通过所述取能够得到最大回报的行动的函数与神经网络构建策略函数，并利用增加高斯噪声干扰所述策略函数，从所述经验回放缓存池内获取训练样本；训练所述策略函数，并通过所述策略函数获取最大奖励，得到优化后的AI处理器架构的参数。本发明所述的方法可以获得更好的样本利用率、稳定性和探索能力，并且能够得到最佳的AI处理器架构设计参数。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 强化 学习 ai 处理器 架构 优化 方法 装置 存储 介质 | ||
【主权项】：
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