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用于最优性的固定时域搜索的深度强化学习(RL)权重共振系统和方法 

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申请/专利权人:华为技术有限公司

摘要:根据实施例,由在至少一个处理器上运行的神经网络接收用于需要N个维度的配置设计的常数输入。神经网络输出N个概率分布。至少一个处理器基于N个概率分布生成用于配置设计的一批样本配置。所述一批样本配置中的每个样本配置对应于系统的不同满配置。至少一个处理器向神经网络外部的评估器输出所述一批样本配置。至少一个处理器基于损失函数更新神经网络的参数。

主权项:1.一种方法,包括:由在至少一个处理器上运行的神经网络接收用于需要N个维度的配置设计的常数输入;由所述神经网络输出N个概率分布;由所述至少一个处理器基于所述N个概率分布生成用于所述配置设计的一批样本配置,其中,所述一批样本配置中的每个样本配置对应于系统的不同满配置;由所述至少一个处理器向所述神经网络外部的评估器输出所述一批样本配置;以及由所述至少一个处理器基于损失函数更新所述神经网络的参数。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 华为技术有限公司 用于最优性的固定时域搜索的深度强化学习(RL)权重共振系统和方法

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