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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。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201910108258.6 | 专利名称: | Spark框架下分布式深度学习的量子优化调参方法 |
申请日: | 2019-02-02 | 申请/专利权人 | 浙江工业大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 浙江省杭州市下城区潮王路18号浙江工业大学 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06Q10/04搜分类 布 深度学习 R P SPA搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |
2021/03/26 | 授权 | |
2019/07/05 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G06Q 10/04 专利申请号: 201910108258.6 申请日: 2019.02.02 |
2019/06/11 | 公开 |