申请/专利权人：谷歌有限责任公司

申请日：2021-06-04

公开（公告）日：2022-11-25

公开（公告）号：CN115398446A

主分类号：G06N3/04

分类号：G06N3/04;G06N3/08;G06N3/00;G06N5/00

优先权：["20200605 US 63/035,551"]

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2022.12.13#实质审查的生效;2022.11.25#公开

摘要：描述了一种用于搜索输出机器学习ML算法以执行ML任务的方法。该方法包括：接收指定输入ML算法的数据；接收指定搜索候选ML算法的搜索算法和评估候选ML算法的性能的评估功能的数据；从输入ML算法生成表示符号树的数据；从符号树生成表示超符号树的数据；为候选ML算法搜索从超符号树定义一组可能的具体符号树的算法搜索空间，并训练候选ML算法以确定每个候选ML算法的相应性能度量；并且，基于确定的性能度量，在训练的候选ML算法中选择一种或多种训练的候选ML算法。

主权项：1.一种在给定输入机器学习算法的情况下搜索输出机器学习算法以执行特定机器学习任务的方法，所述方法包括：接收指定执行所述特定机器学习任务的输入机器学习算法的数据；接收指定搜索候选机器学习算法的搜索算法和评估候选机器学习算法的性能的评估功能的数据；从所述输入机器学习算法生成表示符号树的数据，其中，所述符号树是多个节点的树，其中，每个节点代表在所述输入机器学习算法中的组件并与具体值相关联；通过将所述符号树中的所述多个节点的一子集中的每个节点改变为具有带有对应的一组可能的具体值的相应占位符值的相应新节点，从所述符号树生成表示超符号树的数据；从所述超符号树中搜索定义一组可能的具体符号树的算法搜索空间，其中，在可能的具体符号树中的每个节点对应于在所述超符号树中的相应节点，并从与在所述超符号树中的相应节点相关联的对应的一组可能的具体值中获取特定的具体值，其中，每个可能的具体符号树对应于候选机器学习算法，并且其中，搜索所述算法搜索空间包括执行至少一次以下操作：通过使用所述搜索算法在所述算法搜索空间中搜索所述候选具体符号树，生成表示候选具体符号树的数据；从所述候选具体符号树生成候选机器学习算法，关于所述特定机器学习任务训练所述候选机器学习算法，使用所述评估功能确定性能度量，所述性能度量指定所训练的候选机器学习算法关于所述特定机器学习任务的性能；以及基于所确定的性能度量，在所训练的候选机器学习算法中选择一种或多种训练的候选机器学习算法。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 谷歌有限责任公司 使用符号编程的机器学习算法搜索

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD