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一种基于演化算法的深度神经网络训练与优化算法

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摘要

本发明公开了一种基于演化算法的深度神经网络训练与优化算法。步骤包括：步骤1，训练样本准备，即准备神经网络训练所需的样本数据；步骤2，神经网络结构编码，通过设定初始网络结构和网络结构复杂度变化的范围，通过迭代将待搜索的所有可能的网络结构和参数写入网络结构编码表；步骤3，利用超粒子群算法对网络结构编码表中的项利用同时改变种群中超粒子的位置和空间，来搜索最优的神经网络结构编码。实验证明最优编码代表的神经网络结构和参数比人工通过经验设计和训练的神经网络结构和参数在CT图像肺间质性疾病分类问题上有更好的精确度。

著录项

  • 公开/公告号CN108229657A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2018-06-29

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 杭州健培科技有限公司;

    申请/专利号CN201711426103.4

  • 发明设计人 谢玮宜;程国华;季红丽;

    申请日2017-12-25

  • 分类号

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 310018 浙江省杭州市杭州经济技术开发区3号大街3号

  • 入库时间 2023-06-19 05:48:18

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-05-01

    发明专利申请公布后的视为撤回 IPC(主分类):G06N3/04 申请公布日:20180629 申请日:20171225

    发明专利申请公布后的视为撤回

  • 2018-08-07

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06N3/04 申请日:20171225

    实质审查的生效

  • 2018-06-29

    公开

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