发明专利已授权

Spark框架下分布式深度学习的量子优化调参方法

📄 申请号：CN201910108258.6 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2019-02-02

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06Q10_04

IPC 分类号

G06Q10_04 , G06Q50_06 , G06N3_00 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法分布式计算量子计算

应用场景

人工智能模型训练, 大数据处理, 云计算平台, 分布式集群计算, 超参数优化

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摘要

Spark框架下分布式深度学习的量子优化调参方法，采集数据并进行预处理和分组，确定生成对抗网络结构参数：初步构建深度神经网络，设定包括层数、各层节点数、权重和学习率，Spark主节点将参数信息广播给从节点，通过数据并行的方式训练生成对抗网络模型，初始化基于Spark的分布式量子粒子群优化算法参数信息，各个从节点分布式进行独立进化，并通过主节点进行汇总，依据上次迭代时的个体最优和全局最优更新连接权重，计算每个粒子对应的适应度函数值，评估深度学习模型的性能。本发明能够为分布式深度学习模型如何寻找最优参数提供一种参考方法，能够避免人工对深度学习模型调参需要的先验知识、效率低下的问题。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20210326

✅ 授权

20190705

?? 实质审查的生效：

20190611

📄 公开

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