“埃斯特班·阿尔贝托·瑞尔”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网

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[发明专利]机器学习算法搜索-CN202180012813.0在审
发明人：梁辰;大卫·理查德·索;埃斯特班·阿尔贝托·瑞尔;国·V·勒 -专利权人：谷歌有限责任公司
申请日： 2021-02-08 - 公布日： 2022-12-16 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：描述了一种用于搜索输出机器学习(ML)算法以执行ML任务的方法。该方法包括：接收训练示例集和验证示例集，并且生成候选ML算法的序列以执行任务。对于该序列中的每个候选ML算法，该方法包括：通过执行相应候选设置函数来设置用于候选ML算法的一个或多个训练参数，通过使用相应候选预测函数和相应候选学习函数处理训练示例集来训练候选ML算法，以及通过对验证示例集执行相应候选预测函数来评估训练后的候选ML算法的性能以确定性能度量。该方法包括选择具有最佳性能度量的训练候选ML算法作为用于任务的输出ML算法。
机器学习算法搜索

[发明专利]正则化神经网络架构搜索-CN201980008348.6在审
发明人：黄彦平;阿洛克·阿加尔瓦尔;国·V·勒;埃斯特班·阿尔贝托·瑞尔 -专利权人：谷歌有限责任公司
申请日： 2019-02-04 - 公布日： 2020-08-28 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：描述了一种方法，所述方法用于接收用于训练神经网络(NN)以执行机器学习任务的训练数据以及用于使用该训练数据确定用于执行ML任务的优化的NN架构。确定优化的NN架构包括：保持总体数据，针对候选架构的总体中的每个候选架构，该总体数据包括(i)定义候选架构的数据，以及(ii)指定在确定优化的神经网络架构时最近如何训练具有候选架构的神经网络的数据；以及使用多个工作器计算单元中的每一个来重复执行多个操作以基于所选定的具有最佳拟合度测度的候选架构生成新的候选架构，将新的候选架构添加到总体中，以及从总体中移除最近被训练最少的候选架构。
正则神经网络架构搜索