威米人工智能网络优化使用群体智能算法

(SeaPRwire) –   北京,2023年12月20日 —— 维米虚拟现实技术股份有限公司(纳斯达克股票交易所代码:WIMI)(“维米”或”公司”),是一家领先的全球虚拟增强现实(AR)技术提供商,今天宣布采用群智算法来优化人工神经网络。这个算法有助于确定网络结构和训练人工神经网络的过程。相比传统算法,群智算法在训练过程中更能找到连接权重和偏差的最优值。

群智算法是一种受群体动物和昆虫行为模式观察启发的元启发式优化算法。这些算法利用某些生物群体的简单集体行为来产生群智。这使群智算法能够利用群体之间的交互来为复杂优化问题提供解决方案,包括连续型、离散型或多目标优化问题。因此,它们在各个领域都有广泛应用。

维米使用群智算法优化人工神经网络,通过优化连接权重、权重和偏差或网络结构来提高人工神经网络的泛化能力。该算法的步骤如下:

确定神经网络的结构和参数:根据具体问题设置和调整神经网络的结构和参数,如层数、每层神经元数量、激活函数等。

准备训练数据集:选择适当的训练数据集来训练神经网络。

初始化数据集:随机生成一组作为问题潜在解决方案的解集,作为初始数据集。在神经网络优化的背景下,这可以包括随机生成一组作为神经网络初始权重和偏差值的初始解集。

计算适应度:根据问题的性质定义适应度函数来评估每个解决方案的质量。在神经网络优化的背景下,这可以包括计算网络输出与实际标签之间的误差作为适应度。

搜索:根据某种更新规则(例如基于模拟群体动物的移动步骤的更新规则,如PSO、AFSA和SFLA)或根据一些算法机制设置的更新规则来更新种群中的每个解决方案(例如ACO)。考虑每个解决方案的适应度和随机因素来提高搜索效率。

终止条件:确保过程满足某些终止条件,如达到预设的最大迭代次数或找到满意解决方案。

测试和评估:使用测试数据集测试和评估优化后的神经网络,以验证其性能和泛化能力。

群智优化算法是一种概率随机搜索方法,所以获得的优化结果不一定是最优解,但通常是一个更好的解决方案。此外,维米还将结合特征选择和数据预处理等技术,进一步提高神经网络的性能和泛化能力。

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