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[发明专利]一种图像神经网络结构的优化方法及装置-CN202110102292.X在审
发明人：任广辉;谢文韬;陈云鹏 -专利权人：上海依图网络科技有限公司
申请日： 2021-01-26 - 公布日： 2021-05-18 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请公开一种图像神经网络结构的优化方法及装置，属于人工智能技术领域，该方法包括：根据接收到的图像神经网络结构优化请求中包含的结构描述信息，生成第一图像神经网络结构，将第一图像神经网络结构与各神经网络结构模板进行比对，以确定第一图像神经网络结构使用的目标神经网络结构模板、以及第一图像神经网络结构中与目标神经网络结构模板对应的目标子神经网络结构，然后，使用每个目标神经网络结构模板对应的多种预设图像神经网络结构，分别对第一图像神经网络结构中与该目标神经网络结构模板对应的目标子神经网络结构进行替换，得到候选神经网络结构集，在候选神经网络结构集中进行神经网络结构搜索，得到优化后的第二图像神经网络结构。
一种图像神经网络结构优化方法装置

[发明专利]神经网络结构确定方法以及装置-CN202211166964.4在审
发明人：刘洋;孙佰贵;王飞;谢宣松 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2022-09-23 - 公布日： 2023-01-13 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本说明书实施例提供神经网络结构确定方法以及装置，其中，该方法包括确定包含初始神经网络结构的网络结构种群，以及所述初始神经网络结构的精度预测结果；从所述网络结构种群中任意选取一个初始神经网络结构，根据预设算法生成对应的候选神经网络结构，并确定所述候选神经网络结构的精度预测结果；根据所述初始神经网络结构的精度预测结果、以及所述候选神经网络结构的精度预测结果，更新所述网络结构种群，并从更新后的网络结构种群中确定目标神经网络结构。通过在无需通过样本训练的情况下，从数学的方式(即计算神经网络结构的精度预测结果)刻画神经网络结构的表征，实现在较短时间内即可确定较优性能的目标神经网络结构。
神经网络结构确定方法以及装置

[发明专利]可神化神经网络系统的实现方法、装置和机器设备-CN202010617504.3在审
发明人：杨韵帆;孙术仁;邓琪敏;李俊昊;谈国禹;杨婧 -专利权人：嘉兴砥脊科技有限公司
申请日： 2020-06-30 - 公布日： 2020-11-20 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明揭示了一种可神化神经网络系统的实现方法、装置和机器设备。所述方法包括：采集所布设神经网络结构获得对应于神经网络结构中层组件的网络结构数据；根据网络结构数据参数化神经网络结构获得网络数据，网络数据通过包含的网络结构数据对应于层组件；通过网络数据调用神经网络结构下神经网络层的方法，将神经网络结构转化为神经网络。由此便从可视化的神经网络结构得到结构可视化的神经网络，即实现可视化神经网络系统，从而使得神经网络的架构不再是透明的，为神经网络的可调整性提供了条件。
神化神经网络系统实现方法装置机器设备

[发明专利]神经网络结构搜索方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202110753618.5在审
发明人：孙冲;康洋;付灿苗;李琛 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-07-02 - 公布日： 2021-12-21 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本申请涉及一种神经网络结构搜索方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取神经网络搜索空间中神经网络结构的特征向量；基于所述特征向量对获取的所述神经网络结构进行聚类，得到各所述神经网络结构所属的类别；从各所述类别的神经网络结构中分别选取待搜索神经网络结构；基于选取的所述待搜索神经网络结构构建目标神经网络搜索空间；在基于媒体任务的训练数据对所述目标神经网络搜索空间中的待搜索神经网络结构训练完成后，响应于所述媒体任务的网络搜索请求，在训练后的所述目标神经网络搜索空间中搜索用于处理所述媒体任务的目标神经网络结构。采用本方法能够提高经网络结构搜索的效率。
神经网络结构搜索方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]图神经网络结构的构建方法、装置、电子设备及存储介质-CN202110901032.9在审
发明人：曲良;史玉回 -专利权人：南方科技大学
申请日： 2021-08-06 - 公布日： 2021-12-03 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种图神经网络结构的构建方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机技术领域，其中，所述方法包括：获取预设图神经网络结构；根据预设的任务评价指标对预设图神经网络结构进行初步训练和评价处理得到多个第一任务评分；根据第一任务评分从预设图神经网络结构中选择多个预设图神经网络结构个体；根据多个预设图神经网络结构个体生成待评价图神经网络结构；根据任务评价指标对待评价图神经网络结构进行二次训练和评价处理得到多个第二任务评分；根据多个第二任务评分、预设图神经网络结构和待评价图神经网络结构构建目标图神经网络结构。上述图神经网络结构的构建方法，能够自动设计最优的图神经网络结构，高效便捷，普适性强。
神经网络结构构建方法装置电子设备存储介质

[发明专利]神经网络结构评价模型构建和神经网络结构搜索方法-CN202010088856.4有效
发明人：袁柳春;彭杰锋;苏江 -专利权人：暗物智能科技(广州)有限公司
申请日： 2020-02-12 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开了神经网络结构评价模型构建和神经网络结构搜索方法，其中所述神经网络结构评价模型构建方法，包括：获取神经网络结构参数；根据所述神经网络结构参数，构建目标搜索结构集，所述目标搜索结构集由多个神经网络结构组成；获取神经网络结构的多个评价指标；基于所述多个评价指标以及所述目标搜索结构集，对机器学习模型进行迭代训练，直至所述机器学习模型对应的损失函数的损失值满足目标收敛条件，得到包含多个评价器的神经网络结构评价模型通过训练得到的包含多个评价器的神经网络结构评价模型可以高效的对任一待评价神经网络结构进行全局评价，提高了获取满足使用要求的神经网络结构的效率。
神经网络结构评价模型构建搜索方法

[发明专利]一种神经网络结构搜索方法及相关设备-CN202011043732.0在审
发明人：王铭正;胡毅奇;刘云峰 -专利权人：深圳追一科技有限公司
申请日： 2020-09-28 - 公布日： 2020-11-03 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种神经网络结构搜索方法，包括：获取第一神经网络结构；获取第二神经网络结构，所述第二神经网络结构为依据神经网络结构搜索算法所获得的待评价网络结构；获取目标数据集；将所述目标数据集输入所述第一神经网络结构，获得第一输出结果；将所述目标数据集输入所述第二神经网络结构，获得第二输出结果；计算所述第一输出结果与所述第二输出结果之间的输出差距；基于所述输出差距评价所述第二神经网络结构。本方案通过获得待评价的第二神经网络与第一神经网络结构之间的输出差距，基于该输出差距对第二神经网络进行进一步评价，以便更全面的了解搜索得到的神经网络结构。
一种神经网络结构搜索方法相关设备

[发明专利]生成神经网络的方法、数据处理方法、智能行驶控制方法-CN202110088842.7有效
发明人：苏修;游山;王飞;钱晨 -专利权人：北京市商汤科技开发有限公司
申请日： 2021-01-22 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06N3/045 文献下载
摘要：本公开提供了一种生成神经网络的方法、数据处理方法、智能行驶控制方法，该生成神经网络的方法包括：生成超网络对应的树结构；利用从超网络中采样出的多个第一神经网络结构的预测误差，确定第一神经网络结构对应的多个节点的性能参数数据；根据性能参数数据，基于树结构确定多个候选神经网络结构；利用样本数据对多个候选神经网络结构进行测试，根据测试结果从多个候选神经网络结构中确定目标神经网络结构；基于目标神经网络结构生成目标神经网络。
生成神经网络方法数据处理智能行驶控制

[发明专利]一种神经网络结构的搜索方法、装置、设备及存储介质-CN202211387018.2在审
发明人：曹俊豪;张立平;王希予;裴积全 -专利权人：京东科技信息技术有限公司
申请日： 2022-11-07 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种神经网络结构的搜索方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：响应于获取到训练数据集的训练属性参数，基于训练属性参数，生成初始神经网络结构；对初始神经网络结构执行结构生长操作，生成目标搜索空间；其中，目标搜索空间中包含至少两个第一神经网络结构，各第一神经网络结构中神经元的数量不同和/或神经元的通道数量不同；基于目标搜索空间中的各第一神经网络结构分别对应的验证性能参数，对各第一神经网络结构进行筛选，得到第二神经网络结构；基于第二神经网络结构和预设搜索条件，确定目标神经网络结构。本发明实施例解决了传统的搜索空间范围过大的问题，降低了神经网络搜索过程中的计算资源消耗量。
一种神经网络结构搜索方法装置设备存储介质

[发明专利]基于图神经网络自动建模的社区发现方法及个性推荐方法-CN202210254385.9有效
发明人：高建良;陈家民 -专利权人：中南大学
申请日： 2022-03-16 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： G06F16/9536 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图神经网络自动建模的社区发现方法，包括获取图神经网络结构组件并构建图神经网络搜索空间；采样图神经网络搜索空间得到图神经网络结构化初始种群；计算各图神经网络模型的适应度并选取若干作为父代图神经网络结构群体；进行子代图神经网络结构搜索、计算各子代图神经网络结构的适应度并更新父代图神经网络结构群体；选取父代图神经网络结构群体中最优的图神经网络结构建模并得到图数据的系数矩阵；对图数据的系数矩阵分解得到图数据的相似度矩阵并进行聚类实现社区发现本发明还公开了一种包括所述基于图神经网络自动建模的社区发现方法的个性推荐方法。本发明方法的可靠性高，精确性高，且更加科学合理。
基于神经网络自动建模社区发现方法个性推荐

[发明专利]基于代理辅助进化神经网络结构搜索的风电功率预测方法-CN202310397284.1在审
发明人：金怀平;张克豪;金怀康;王彬;杨彪;钱斌 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2023-04-14 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06F18/2111 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于代理辅助进化神经网络结构搜索的风电功率预测方法。本发明针对深度神经网络的结构和延迟变量选择困难、现有进化神经网络结构搜索计算效率低等问题，通过代理辅助模型去间接评价适应度，以提高搜索效率。具体步骤为：首先，使用深度神经网络去捕捉高维非线性时空特征，同时将延迟变量纳入进化神经网络结构搜索；其次，将深度神经网络结构与延迟变量进行联合编码；然后使用代理模型提升进化神经网络结构搜索的搜索效率，得到最优神经网络结构；最后，对最优神经网络结构进行重训练调优，得到其网络权重。本发明将代理模型引入到进化神经网络结构搜索中，与传统的进化神经网络搜索方法相比具有较高的预测性能和较低的时间消耗。
基于代理辅助进化神经网络结构搜索电功率预测方法

[发明专利]基于线图神经网络求解伊辛问题的方法及系统-CN202210115076.3在审
发明人：方波 -专利权人：上海图灵智算量子科技有限公司
申请日： 2022-02-02 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明涉及到基于线图神经网络求解伊辛问题的方法及系统。为每层网络结构设定线图神经网络及配对的图神经网络。信息的更新方式为：前一层网络结构的图神经网络及线图神经网络同步向后一层网络结构的图神经网络传递节点的特征信息，前一层网络结构的线图神经网络、后一层网络结构的图神经网络同步向后一层网络结构的线图神经网络传递节点特征信息并构建伊辛哈密顿量形式的损失函数，对网络结构的线图神经网络及图神经网络两者配置的用于更新节点的特征信息的预定参数进行训练，在损失函数最小时得到伊辛哈密顿量基态的解。
基于线图神经网络求解问题方法系统

[发明专利]一种基于网络结构搜索技术的神经网络结构优化方法-CN202110661438.4有效
发明人：王中风;赵世泽;何鎏璐;谢逍如;林军 -专利权人：南京大学
申请日： 2021-06-15 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于网络结构搜索技术的神经网络结构优化方法，包括以下步骤：获取训练样本，将所述训练样本输入初始神经网络，通过搜索算法根据所述训练样本，在所述初始神经网络上依次生成具有不同搜索状态的分支神经网络结构，得到若干个待优化神经网络结构，所述搜索状态包括插入分支的节点位置和对应节点位置的插入深度，对待优化神经网络结构进行优化，得到最优神经网络结构。通过搜索算法自动在初始神经网络结构上构建分支神经网络结构，对其进行优化后，得到最优神经网络分支结构，解决了现有神经网络构建过程中，通过动态计算的模型压缩算法对模型进行压缩，耗费大量人力物力，同时还存在神经网络陷入局部最优
一种基于网络结构搜索技术神经网络优化方法

[发明专利]图神经网络结构优化搜索方法、系统及存储介质-CN202110672547.6在审
发明人：高建良;陈家民 -专利权人：中南大学
申请日： 2021-06-17 - 公布日： 2021-09-10 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种图神经网络结构优化搜索方法，包括构建图神经网络搜索空间；获取初始化图神经网络结构参数种群；构建图神经网络模型；获取各图神经网络模型的适应度；筛选初始化种群得到共享父代群体；获取结构组件出现频率并评估变异选择概率；搜索和汇聚图神经网络结构参数得到共享子代群体；在共享子代群体中选择若干个图神经网络结构参数加入共享父代群体；重复上述步骤直至满足条件；选择最优的图神经网络结构参数，构建图神经网络模型并训练与验证得到图神经网络结构本发明还公开了实现所述图神经网络结构优化搜索方法的系统，和包括了所述图神经网络结构优化搜索方法的存储介质。本发明方法的速度较快、效率较高且稳定可靠。
神经网络结构优化搜索方法系统存储介质

[发明专利]一种用于量子神经网络结构优化的抽样方法及相关装置-CN202211647142.8有效
发明人：栾添;张在琛;余旭涛;刘雨享;孟凡旭;卢保军;范博 -专利权人：量子科技长三角产业创新中心
申请日： 2022-12-21 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06N3/0495 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于量子神经网络结构优化的抽样方法及相关装置，应用于量子神经网络技术领域，包括：初始化量子计算机的结构参数以及约束向量；根据约束向量和约束规则，在约束向量中抽样，构建量子门子层；根据量子门子层构建单层量子神经网络结构，直至单层量子神经网络结构层数达到指定数值，形成量子神经网络结构；输出量子神经网络结构。通过约束向量和约束规则可以自动抽样，逐层构建单层量子神经网络结构，直至生成最终的量子神经网络结构，可以实现自动化的量子神经网络抽样。
一种用于量子神经网络结构优化抽样方法相关装置

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