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申请/专利权人：北京京航计算通讯研究所
摘要：基于超参数智能寻优的感知模型自推荐方法及装置，大大提升了超参数优化过程中的计算效率与吞吐量，允许模型在大规模数据集和复杂任务中快速迭代，降低了对计算资源的依赖，从而满足了现代AI系统对于高效能和快速响应的需求，显著加速了超参数搜索进程，减少了实际训练开销，使得优化过程更加灵活经济，有助于在有限的时间和资源下探索更广阔的超参数空间。方法包括：1设计基于Transformer编码器的策略网络；2构建目标性能预测模型；3采用近端策略优化算法进行超参数优化。
主权项：1.基于超参数智能寻优的感知模型自推荐方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：1设计基于Transformer编码器的策略网络，Transformer编码器由多个编码器层堆叠而成，每个编码器层包含两个子层：多头自注意力机制和前馈神经网络；在每个编码器层内，多头自注意力机制用于捕捉序列中不同位置之间的依赖关系，前馈神经网络负责非线性变换和特征提取；每个子层后面都紧跟残差连接和层归一化，以确保梯度的稳定传递和模型的高效训练；策略网络基于Transformer编码器结构进行设计，首先将超参数空间中的候选点进行编码，形成序列化的输入表示，每个超参数作为一个向量表示，这些向量通过线性变换和位置编码处理后，输入到Transformer编码器中；位置编码在不引入循环或卷积结构的情况下注入位置信息，使模型能够识别序列中各个位置的关系；输入序列经过多个编码器层的处理，转化为高维特征表示；多头自注意力机制确保超参数之间的相互依赖关系被有效捕捉，前馈神经网络进一步提取和变换特征，使得最终的特征表示包含丰富的上下文信息；然后，编码器的输出经过全连接层和Softmax激活函数，生成策略分布；2构建目标性能预测模型，目标性能预测模型采用全连接神经网络架构；3采用近端策略优化PPO进行超参数优化，包括：状态表示、动作生成、策略更新、奖励计算和模型预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京京航计算通讯研究所 基于超参数智能寻优的感知模型自推荐方法及装置
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