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Adaptive learning system utilizing reinforcement learning to tune hyperparameters in machine learning techniques

机译:利用钢筋学习在机器学习技术中进行钢筋学习的自适应学习系统

摘要

Systems and methods are provided in the field of Artificial Intelligence (AI) for enhancing, improving, augmenting, or tuning hyperparameters of Machine Learning (ML) techniques for creating a ML model. According to one implementation, a ML method comprises a step of using Reinforcement Learning (RL) to tune hyperparameters of one or more ML techniques. The method also includes the step of training a ML model using the one or more ML techniques in which the respective hyperparameters were tuned in the RL.
机译:在人工智能(AI)领域提供了系统和方法,用于增强,改进,增强或调整用于创建ML模型的机器学习(ML)技术的超参数。根据一种实现,ML方法包括使用增强学习(RL)来调整一个或多个ML技术的超公数的步骤。该方法还包括使用一个或多个ML技术训练ML模型的步骤,其中在RL中调谐相应的超参数。

著录项

  • 公开/公告号US2021174246A1

    专利类型

  • 公开/公告日2021-06-10

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 CIENA CORPORATION;

    申请/专利号US201916707694

  • 发明设计人 THOMAS TRIPLET;

    申请日2019-12-09

  • 分类号G06N20;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-24 19:07:30

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