(SeaPRwire) – 北京,2023年12月20日 – WiMi Hologram Cloud Inc.(納斯達克:WIMI)(“WiMi”或”公司”),全球領先的全息增強實境(“AR”)技術提供商,今天宣佈採用群體智慧算法來優化人工神經網絡。此算法有助於確定網絡結構和訓練人工神經網絡的過程。與傳統算法相比,群體智慧算法在訓練過程中更能找到最佳連接權重和偏差。
群體智慧算法是一種靈感來自觀察群體動物和昆蟲在環境變化時的行為模式的元規劃優化算法。這些算法利用某些生物組織群體的簡單集體行為來產生群體智慧。這使群體智慧算法能夠利用群體人工搜索代理與環境之間的交互來解決複雜的優化問題。因此,它們在各個領域都有廣泛的應用。
WiMi使用群體智慧算法來優化人工神經網絡,通過優化連接權重、權重和偏差或網絡結構來改善人工神經網絡的泛化能力。該算法的步驟如下:
確定神經網絡的結構和參數:根據具體問題設定和調整神經網絡的結構和參數,如層數、每層神經元數量、激活函數等。
準備訓練數據集:選擇適當的訓練數據集進行神經網絡訓練。
初始化數據集:隨機生成一組解決方案作為問題的潛在解決方案,代表初始數據集。在神經網絡優化的背景下,這可以包括隨機生成一組初始權重和偏差值作為神經網絡的初始解決方案。
計算適應度:根據問題的性質定義適應度函數,用於評估每個解決方案的質量。在神經網絡優化的背景下,這可以包括計算網絡輸出與實際標籤之間的誤差作為適應度。
搜索:根據某種更新規則(如基於模擬群體動物如PSO、AFSA和SFLA的移動步驟的更新規則)或根據一些算法機制設定的更新規則來更新數據集中的每個解決方案。在更新中考慮每個解決方案的適應度和隨機因素,以提高搜索效率。
終止條件:確保過程滿足某些終止條件,如達到預設的最大迭代次數或找到滿意的解決方案。
測試和評估:使用測試數據集對優化後的神經網絡進行測試和評估,以驗證其性能和泛化能力。
群體智慧優化算法是一種概率性隨機搜索方法,所以得到的優化結果不一定是最佳解決方案,但通常是一個更好的解決方案。此外,WiMi還將結合特徵選擇和數據預處理等技術,進一步提高神經網絡的性能和泛化能力。
關於WIMI Hologram Cloud
WIMI Hologram Cloud, Inc.(納斯達克:WIMI)是一家全息雲計算技術完整解決方案提供商,專注於全息增強現實汽車HUD軟件、3D全息脈衝LiDAR、頭戴式光場全息設備、全息半導體、全息雲軟件、全息汽車導航等專業領域。其服務和全息AR技術包括全息增強現實汽車應用、3D全息脈衝LiDAR技術、全息視覺半導體技術、全息軟件開發、全息AR廣告技術、全息AR娛樂技術、全息ARSDK支付、互動式全息通訊等全息AR技術。
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