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自适应策略优化的粒子群优化算法在神经网络架构搜索中的应用
1
作者
程金芮
金瑾
+3 位作者
张朝龙
孔超
何嘉
张鑫
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2024年第S01期60-64,共5页
针对神经网络架构搜索(NAS)任务,提出一种自适应重启策略驱动的协作学习粒子群优化(ARCLPSO)算法。算法核心流程包括协作学习与信息共享、策略切换和参数自适应,以改进传统粒子群优化(PSO)算法在NAS中的性能。ARCLPSO算法结合了全局与...
针对神经网络架构搜索(NAS)任务,提出一种自适应重启策略驱动的协作学习粒子群优化(ARCLPSO)算法。算法核心流程包括协作学习与信息共享、策略切换和参数自适应,以改进传统粒子群优化(PSO)算法在NAS中的性能。ARCLPSO算法结合了全局与局部信息的协同作用和智能切换学习策略。具体地,ARCLPSO利用全局和局部信息的协同作用令粒子向更优的方向移动,通过智能的切换粒子学习策略平衡粒子的搜索性能和收敛速度,提高搜索速度和搜索质量。在NAS-Bench-101数据集上的实验结果表明,ARCLPSO的收敛时间相较于传统进化算法(REA)和随机搜索(RS),分别减少了40.9%和55.2%。
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关键词
神经网络架构搜索
粒子群优化
进化算法
NAS-Bench-101
自适应的协作学习算法
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职称材料
题名
自适应策略优化的粒子群优化算法在神经网络架构搜索中的应用
1
作者
程金芮
金瑾
张朝龙
孔超
何嘉
张鑫
机构
成都信息工程大学
软件
工程学院
哈德斯菲尔德大学计算机与工程学院
成都信息工程大学计算机学院
中国联合网络通信有限公司软件研究院政企与行业研发事业部
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2024年第S01期60-64,共5页
基金
四川省科技厅创新人才支持计划项目(2020JDR0330)。
文摘
针对神经网络架构搜索(NAS)任务,提出一种自适应重启策略驱动的协作学习粒子群优化(ARCLPSO)算法。算法核心流程包括协作学习与信息共享、策略切换和参数自适应,以改进传统粒子群优化(PSO)算法在NAS中的性能。ARCLPSO算法结合了全局与局部信息的协同作用和智能切换学习策略。具体地,ARCLPSO利用全局和局部信息的协同作用令粒子向更优的方向移动,通过智能的切换粒子学习策略平衡粒子的搜索性能和收敛速度,提高搜索速度和搜索质量。在NAS-Bench-101数据集上的实验结果表明,ARCLPSO的收敛时间相较于传统进化算法(REA)和随机搜索(RS),分别减少了40.9%和55.2%。
关键词
神经网络架构搜索
粒子群优化
进化算法
NAS-Bench-101
自适应的协作学习算法
Keywords
Neural Architecture Search(NAS)
Particle Swarm Optimization(PSO)
evolutionary algorithm
NAS-Bench-101
adaptive cooperative learning algorithm
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
自适应策略优化的粒子群优化算法在神经网络架构搜索中的应用
程金芮
金瑾
张朝龙
孔超
何嘉
张鑫
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2024
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