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龙图腾网获悉华为技术有限公司;南方科技大学申请的专利一种基于演化学习的神经网络结构搜索方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116964594B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202080107589.9，技术领域涉及：G06N3/126；该发明授权一种基于演化学习的神经网络结构搜索方法和系统是由程然;谭浩;何成;侯章禄;邱畅啸;杨帆设计研发完成，并于2020-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于演化学习的神经网络结构搜索方法和系统在说明书摘要公布了：一种基于演化学习的神经网络结构的搜索方法和系统，所述方法包括：S101，初始化种群，种群内的每一个神经网络结构为一个结构编码；S102，随机选择种群内的两个结构编码，解码成两个神经网络结构进行配对；从超网中继承相应的权重，获得第一、第二神经网络模型；S103，评估训练后的第一、第二神经网络模型，获得胜利者和失败者；S104，根据训练后的第一、第二神经网络模型更新超网；S105，计算伪梯度值，使失败者向胜利者学习，得到第三神经网络结构的结构编码；S106，用第三神经网络的结构编码在种群中代替失败者的结构编码，更新种群；S107，输出种群中最优的神经网络模型，对更新的种群进行迭代演化。

本发明授权一种基于演化学习的神经网络结构搜索方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于演化学习的神经网络结构的搜索方法，其特征在于，所述方法用于包括： S101，初始化种群，所述种群为包含多个不同神经网络结构的结构编码集合，所述结构编码用于通过连续的实数区间指示所述神经网络结构的任意两个节点之间的连接和操作的映射关系； S102，随机选择所述种群内的两个结构编码，解码所述两个结构编码以得到两个神经网络结构，并对所述两个神经网络结构进行配对；将所述两个神经网络结构分别从超网中继承对应的权重，获得第一神经网络模型和第二神经网络模型；其中所述超网包括多个操作的集合和每个操作的权重； S103，分别训练所述第一、第二神经网络模型以得到训练好的第一、第二神经网络模型；将带有标签的语音、视频或图形样本输入所述训练好的所述第一、第二神经网络模型，计算输出结果与标签的误差值获得胜利者和失败者，所述胜利者的误差值小于失败者的误差值； S104，根据训练好的所述第一、第二神经网络模型更新所述超网； S105，计算所述失败者的结构编码与所述胜利者的结构编码之间的伪梯度值，基于所述伪梯度值使所述失败者的结构编码向所述胜利者的结构编码演化，得到第三神经网络结构编码；所述伪梯度为结构编码更新的梯度； S106，用所述第三神经网络结构编码在所述种群中代替所述失败者对应的神经网络结构的结构编码，获得更新的种群； S107，输出所述更新的种群中最优的神经网络模型，完成神经网络结构的搜索。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华为技术有限公司;南方科技大学，其通讯地址为：518129 广东省深圳市龙岗区坂田华为总部办公楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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