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[发明专利]基于多重子区间分解和超参凸模型的结构可靠性分析方法-CN202310912358.0在审
发明人：赵卫;吴夜婷;汪小平;吕煜霖;叶昊;欧妍君 -专利权人：暨南大学
申请日： 2023-07-24 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多重子区间分解和超参凸模型的结构可靠性分析方法，将结构参数不确定性用含相关矩阵的非概率超参凸集模型描述，采用类极坐标变换将不确定参数超参凸集模型转换为区间模型；根据一阶泰勒展开原理，本发明对不确定参数原始数据和资料缺乏，使用超参凸集模型描述复杂工程结构参数不确定性并评估结构可度时具有通用性和适应性，计算效率高。
基于多重区间分解超参凸模型结构可靠性分析方法

[发明专利]超参数优化方法及装置、计算设备-CN202011211843.8在审
发明人：谢淼;刘春辰 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2020-11-03 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种超参数优化方法及装置、计算设备，该方法包括：确定数据处理系统的超参数当前对应的第一超参实例；基于第一超参实例在数据处理系统的第一训练结果，确定第一超参实例对应的第一效果评价信息；获取多个历史超参实例以及多个历史超参实例分别对应的历史效果评价信息；根据第一超参实例对应第一效果评价信息以及多个历史超参实例分别对应的历史效果评价信息，从第一超参实例以及多个历史超参实例中选择效果评价最高的目标超参实例。本申请实施例提高了超参数优化效率。
参数优化方法装置计算设备

[发明专利]云端调参系统、调参方法及调参系统-CN202310126889.7有效
发明人：张梦源;沈洋斌;赵亮;王峰;蒋虎;王孟昌;印卧涛 -专利权人：阿里巴巴达摩院（杭州）科技有限公司
申请日： 2023-01-31 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06F9/455 文献下载
摘要：本说明书实施例提供云端调参系统、调参方法及调参系统，其中云端调参系统包括：调度单元，被配置为响应于针对目标调参任务的执行指令，在容器集群中确定调参算法容器；调参算法容器，被配置为根据调参配置信息，对目标历史调参数据进行迭代搜索，获得多组候选超参，并将多组候选超参发送至调度单元；调度单元，还被配置为将多组候选超参分别发送至各组候选超参对应的目标算法容器；目标算法容器，被配置为根据候选超参，调整目标调参任务对应的原始算法，获得目标算法；根据目标调参任务对应的原始算法数据运行目标算法，获得参数指标，并将参数指标发送至调参算法容器；调参算法容器，还被配置为从各目标算法容器发送的参数指标中确定目标超参。
云端系统方法

[发明专利]一种通用的机器学习超参黑盒优化方法及系统-CN201811221830.1在审
发明人：洪万福 -专利权人：厦门渊亭信息科技有限公司
申请日： 2018-10-19 - 公布日： 2019-03-08 - 主分类号： G06N99/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种通用的机器学习超参黑盒优化方法及系统，涉及人工智能和自动机器学习领域。包括，超参优化客户端，用于提交优化请求；超参优化服务门户，用于接收客户端请求进行处理；学习引擎，用于对训练集进行模拟学习；超参推荐引擎，用于根据模拟学习结果进行超参推荐；效果评估组件，用于评估训练集各超参集合的效果及性能；优化算法配置组件，用于超参优化算法的配置；自动停止组件，用于停止无意义的训练集；超参优化控制面板，用于管理配置、调度监控等。本发明的有益效果为：实现黑盒优化，使用简单，降低机器学习调参的门槛；引入新算法时可以快速适配优化；高可用性和高扩展性；内置最先进的超参优化算法，适合大规模应用。
机器学习优化算法训练集优化黑盒通用的大规模应用接收客户端人工智能调度监控高可用性高扩展性管理配置配置组件推荐引擎效果评估学习结果优化服务优化控制自动机器自动停止客户端新算法内置适配学习引擎集合门户门槛引入评估配置

[发明专利]一种通用的深度学习超参优化方法及装置-CN202010201014.5在审
发明人：洪万福;王彬;赵靑欣 -专利权人：厦门渊亭信息科技有限公司
申请日： 2020-03-20 - 公布日： 2020-07-10 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种通用的深度学习超参优化方法及装置，涉及人工智能和自动深度学习领域。包括，超参优化客户端，用于提交优化请求；超参优化服务门户，用于接收客户端请求进行处理；学习引擎，用于对训练集进行模拟学习；超参推荐引擎，用于根据模拟学习结果进行超参推荐；效果评估组件，用于评估训练集各超参集合的效果及性能；优化算法配置组件，用于超参优化算法的配置；自动停止组件，用于停止无意义的训练集；超参优化控制面板，用于管理配置、调度监控等。本发明的有益效果为：实现优化，使用简单，降低深度学习调参的门槛；引入新算法时可以快速适配优化；高可用性和高扩展性；内置最先进的超参优化算法，适合大规模应用。
一种通用深度学习优化方法装置

[发明专利]一种基于遗传算法和高斯过程的超参优化方法及系统-CN202111411192.1在审
发明人：马跃;罗崇军;魏骁勇;张栩禄;杨震群 -专利权人：深圳市广联智通科技有限公司
申请日： 2021-11-25 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于遗传算法和高斯过程的超参优化方法及系统，属于深度学习和超参优化技术领域，解决现有技术中的超参搜索方法搜索效率低下、搜索结果不佳的问题。搭建神经神经网络模型，生成初始种群；3)神经网络模型并行训练；4)得到神经网络模型在验证集的准确率；5)判断是否达到运行结束条件，若没有达到执行步骤6；6)基于高斯过程拟合概率模型后，使用采集函数选择新超参，并基于新超参更新种群，再转到步骤3。本发明用于超参优化。
一种基于遗传算法过程优化方法系统

[发明专利]模型训练超参优化处理方法、系统、设备及存储介质-CN202210980959.0在审
发明人：简仁贤;李龙威;马永宁 -专利权人：竹间智能科技（上海）有限公司
申请日： 2022-08-16 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请实施例涉及一种模型训练超参优化处理方法、系统、设备及介质，涉及机器学习技术领域，该模型训练超参优化处理方法包括：确定目标数据集对应的目标画像特征信息；依据所述目标画像特征信息，确定与所述目标数据集相匹配的目标历史数据集；基于所述目标历史数据集对应的收敛超参联合分布信息，对所述目标数据集进行超参调优处理，得到所述目标数据集对应的调优参数结果；本申请实施例能够提升超参优化的收敛速度，节省算力资源。
模型训练优化处理方法系统设备存储介质

[发明专利]抛扔动作检测模型训练方法、装置和计算机设备-CN202010742554.4在审
发明人：李晨 -专利权人：顺丰科技有限公司
申请日： 2020-07-29 - 公布日： 2022-02-25 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：所述方法包括：通过对场景图像进行自动标注，得到场景图像的标注信息；对场景图像进行图像处理，得到检测网络所需的融合图和分类网络所需的裁剪图；获取检测网络的第一超参配置文件和分类网络的第二超参配置文件；基于融合图、数据配置文件和第一超参配置文件对检测网络进行训练，得到目标检测网络；基于裁剪图、数据配置文件和第二超参配置文件对分类网络进行训练，得到目标分类网络；根据目标检测网络和目标分类网络构建抛扔动作检测模型；即根据融合图、裁剪图、第一超参配置文件和第二超参配置文件可自动完成。
动作检测模型训练方法装置计算机设备

[发明专利]基于SMAC算法的调参方法和装置-CN202210347481.8在审
发明人：李婧希;顾松庠 -专利权人：网银在线（北京）科技有限公司
申请日： 2022-04-01 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G06N7/00 文献下载
摘要：本申请公开了基于SMAC算法的调参方法和装置，涉及机器学习领域。方法的一具体实施方式包括：初始化贝叶斯循环，随机生成SMAC算法的两个超参组合，两个超参组合中的一个为最佳组合，另一个为挑战组合；执行迭代操作；响应于确定更新后的最佳组合在目标算法上的性能表现满足预设条件，将更新后的最佳组合确定为当前最优超参组合并输出。该实施方式有效提高了SMAC算法的超参搜索效率，减小了资源浪费。
基于 smac 算法方法装置

[发明专利]机器学习超参数重要性评估方法、系统及存储介质-CN201810270934.5有效
发明人：孙运雷;魏倩;孔言 -专利权人：中国石油大学(华东)
申请日： 2018-03-29 - 公布日： 2020-01-07 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了机器学习超参数重要性评估方法、系统及存储介质，获取OpenML中不同的数据集，并提取元特征来表示每个数据集，同时收集待评估分类算法在不同超参配置下性能的数据；提取元特征来表示使用的目标数据集，并通过计算元特征之间的距离获得目标数据集与历史数据集之间距离的递增序列；使用待评估分类算法不同超参的性能数据来评估超参重要性，根据历史数据集与目标数据集距离递增的有序序列，对距离目标数据集较近的前m个历史数据集依次执行提出的Relief和聚类算法，最终获得待评估分类算法的超参重要性排序并指导的自动化调参过程。本发明对于分类算法黑盒的超参调整给予一定的指导，从而达到节省时间，提高效率的目的。
分类算法历史数据目标数据数据集重要性评估评估存储介质机器学习递增序列聚类算法距离获得距离目标性能数据黑盒排序自动化递增配置

[发明专利]一种卷积神经网络的超参优化方法和系统-CN201910318052.6在审
发明人：郑仕链;杨小牛 -专利权人：中国电子科技集团公司第三十六研究所
申请日： 2019-04-19 - 公布日： 2019-07-05 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种卷积神经网络的超参优化方法和系统，方法包括：步骤11：随机产生超参向量，并生成与所述超参向量对应的卷积神经网络；步骤12：利用随机梯度下降算法对各个所述卷积神经网络进行训练并利用测试数据集进行评估；步骤13：根据评估结果更新所述超参向量，并生成新的卷积神经网络，步骤14：利用随机梯度下降算法对所述新的卷积神经网络进行训练；步骤15：判断迭代次数是否等于预设最大迭代次数，如果迭代次数等于预设最大迭代次数该方案优化效率高，有利于降低卷积神经网络超参搜索的复杂度。
卷积神经网络迭代向量随机梯度下降算法预设测试数据集测试性能方案优化继续执行评估结果随机产生复杂度优化搜索返回评估更新

[发明专利]一种目标特征提取方法及装置-CN202011180820.5在审
发明人：朱文姣;姚沛;杨威 -专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司
申请日： 2020-10-29 - 公布日： 2022-05-03 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：其中，网络模型是采用数据并行训练方式，利用针对不同训练阶段设置的不同超参分别对多个初始神经网络进行训练得到。在进行网络模型训练时，采用数据并行训练方式，利用针对不同训练阶段设置的不同超参分别对多个初始神经网络进行训练，针对每个初始神经网络，无需设置统一的超参，超参的设置更为灵活，网络模型受超参的影响降低，保证了网络模型的精度
一种目标特征提取方法装置

[发明专利]确定超参的方法、训练联邦学习模型的方法及电子设备-CN202110560164.X在审
发明人：王哲;杨恺;王虎;黄志翔 -专利权人：北京沃东天骏信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司
申请日： 2021-05-21 - 公布日： 2021-09-10 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本申请公开了一种确定超参的方法、训练联邦学习模型的方法及电子设备，其中，确定超参的方法包括：通过训练联邦学习模型，确定出第一耗时和第二耗时；基于第一耗时、第二耗时、设定损失函数对应的设定梯度精度以及第一参数，确定出第一超参和/或第二超参；其中，第一耗时表征训练节点计算一个样本的梯度消耗的时长；第二耗时表征第一时刻至第二时刻的时长；第一时刻表征所述训练节点向聚合节点上传第二参数的时刻；第二时刻表征所述训练节点从所述聚合节点成功下载对应聚合后的第三参数的时刻；第一参数表征用于计算所述联邦学习模型的收敛上界的参数；第一超参表征一次迭代训练使用的样本的数量；第二超参表征上传第二参数的迭代次数间隔。
确定方法训练联邦学习模型电子设备

[发明专利]模型训练方法、装置、设备及存储介质-CN202110975270.4在审
发明人：刘松涛;李蓝青 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-08-24 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06V10/40 文献下载
摘要：本申请提供了一种模型训练方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取第一训练图数据和N组超参，第一训练图数据包括R个数据对，每个数据对由图网络中的一个中心节点的第一特征信息和中心节点的一个邻居图节点的第一特征信息组成；将第一训练图数据分别输入N组超参中每一组超参下的生成器中，以使生成器学习在给定中心节点的特征条件下中心节点的邻居节点的特征概率分布，得到N组超参中每一组超参下训练后的生成器；从N组超参下训练后的生成器中
模型训练方法装置设备存储介质

[发明专利]一种手掌参超微破壁粉碎方法-CN201510830940.8在审
发明人：罗瑞雪;张振海 -专利权人：苏州普罗达生物科技有限公司
申请日： 2015-11-25 - 公布日： 2016-02-24 - 主分类号： A61K36/898 文献下载
摘要：本发明提供了一种手掌参超微破壁粉碎方法，属于中药领域。本发明的手掌参超微破壁粉碎方法，其特征在于包括以下步骤：（1）将手掌参粉碎，过60～80目筛，得到手掌参粉；（2）将交联聚维酮与中链甘油三酯混合均匀，交联聚维酮与中链甘油三酯的质量比优选为8:2，得到交联聚维酮-中链甘油三酯混合粉；（3）将手掌参粉与交联聚维酮-中链甘油三酯混合粉混合均匀，手掌参粉与交联聚维酮-中链甘油三酯混合粉的质量比优选为300～200:1。本发明的手掌参超微破壁粉碎方法，相对常规超微破壁粉碎方法具有加工时间短、出粉率高、天麻素保留率与溶出率高和粉末平均粒径小等优势。
一种手掌参超微破壁粉碎方法

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