[發明專利]神經網絡搜索的方法和裝置

在審

• 申請號: 202010075167.X
• 申請日: 2020-01-22
• 公開（公告）號: CN113159268A
• 公開（公告）日: 2021-07-23
• 發明（設計）人: 許晨陽;張國川;羅蘭;王琪瑞;于璠
• 申請（專利權）人: 華為技術有限公司;浙江大學
• 主分類號: G06N3/04
• 分類號: G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62
• 代理公司: 北京龍雙利達知識產權代理有限公司 11329
• 代理人: 王龍華;王君

1.一種神經網絡搜索的方法，所述方法應用于計算系統，所述系統包括多個智能體，其特征在于，包括：

確定多個候選神經網絡，所述多個候選神經網絡具有相同的網絡結構，所述多個智能體中的第一智能體用于處理所述多個候選神經網絡中每個候選神經網絡中的同一個部分，所述第一智能體為所述多個智能體中的一個；

分別將所述每個候選神經網絡中的所述第一智能體處理的那部分神經網絡的上下文作為所述第一智能體的輸入，得到對應于所述多個候選神經網絡的多個新的候選神經網絡，所述新的候選神經網絡包括所述第一智能體處理后的所述部分網絡結構與所述輸入，其中，所述第一智能體處理的那部分神經網絡的上下文為一個候選神經網絡中除所述第一智能處理的那部分之外剩余的候選神經網絡；

根據所述多個新的候選神經網絡確定目標神經網絡。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一智能體負責的神經網絡的部分網絡結構為所述神經網絡的一個節點的一個指令。

3.根據權利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述選擇所述多個智能體中的第一智能體，包括：

根據所述多個智能體中每個智能體對應的概率值，選擇所述第一智能體。

4.根據權利要求1至3任一項所述的方法，其特征在于，所述每個候選神經網絡包括正常單元和衰減單元，所述正常單元對應的智能體的概率值高于所述衰減單元對應的智能體的概率值，其中，所述正常單元與所述衰減單元包括多個節點。

5.根據權利要求1至4任一項所述的方法，其特征在于，所述多個候選神經網絡包括k個第一候選神經網絡，或者，所述多個候選神經網絡包括k個第一候選神經網絡和k個第二候選神經網絡，k為正整數；

其中，所述第一候選神經網絡的第一指令是隨機初始化的或者上一次訓練智能體的結果確定的，所述第二候選神經網絡的第二指令是對所述第一指令擾動后得到的，

其中，所述第一指令和所述第二指令均由第二智能體負責，所述第二智能體是所述多個智能體中除了所述第一智能體之外的其他智能體。

6.根據權利要求1至5任一項所述的方法，其特征在于，所述確定多個候選神經網絡，包括：

根據公共網絡結構池，確定所述多個候選神經網絡，其中，所述公共網絡結構池根據上一次訓練智能體的訓練結果更新。

7.一種圖像處理方法，其特征在于，包括：

獲取待處理圖像；

根據神經網絡對所述待處理圖像進行分類，以得到所述待處理圖像的分類結果；

其中，所述神經網絡是根據計算機系統中的多個智能體確定的，所述神經網絡的確定包括：

確定多個候選神經網絡，所述多個候選神經網絡具有相同的網絡結構，所述多個智能體中的第一智能體用于處理所述多個候選神經網絡中每個候選神經網絡中的同一個部分，所述第一智能體為所述多個智能體中的一個；

分別將所述每個候選神經網絡中的所述第一智能體處理的那部分神經網絡的上下文作為所述第一智能體的輸入，得到對應于所述多個候選神經網絡的多個新的候選神經網絡，所述新的候選神經網絡包括所述第一智能體處理后的所述部分網絡結構與所述輸入，其中，所述第一智能體處理的那部分神經網絡的上下文為一個候選神經網絡中除所述第一智能處理的那部分之外剩余的候選神經網絡；

根據所述多個新的候選神經網絡確定目標神經網絡。

8.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，所述第一智能體負責的神經網絡的部分網絡結構為所述神經網絡的一個節點的一個指令。

9.根據權利要求7或8所述的方法，其特征在于，所述選擇所述多個智能體中的第一智能體，包括：

根據所述多個智能體中每個智能體對應的概率值，選擇所述第一智能體。