Details
| Original language | German |
|---|---|
| Patent number | DE102022210480A1 |
| IPC | G06N20/00 |
| Priority date | 4 Oct 2022 |
| Filing date | 4 Oct 2022 |
| Publication status | Published - 4 Apr 2024 |
Abstract
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Trainieren eines Algorithmus des maschinellen Lernens durch ein bestärkendes Lernverfahren, wobei ein erster Algorithmus des maschinellen Lernens durch ein erstes bestärkendes Lernverfahren trainiert wird, wobei parallel zum Trainieren des ersten Algorithmus des maschinellen Lernens ein zweiter Algorithmus des maschinellen Lernens zum Schätzen von optimalen Hyperparametern des ersten Algorithmus des maschinellen Lernens basierend auf Trainingsdaten zum Trainieren des ersten Algorithmus des maschinellen Lernens trainiert wird, und wobei das Trainieren des ersten Algorithmus des maschinellen Lernens in Iterationsschritten erfolgt, wobei in jedem Iterationsschritt optimale Hyperparameter für den ersten Algorithmus des maschinellen Lernens durch den zweiten Algorithmus des maschinellen Lernens basierend auf Trainingsdaten zum Trainieren des ersten Algorithmus des maschinellen Lernens aus einem unmittelbar vorherigen Iterationsschritt geschätzt werden (2), Trainingsdaten zum Trainieren des ersten Algorithmus des maschinellen Lernens bereitgestellt werden (3).
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Patent No.: DE102022210480A1. Apr 04, 2024.
Research output: Patent
}
TY - PAT
T1 - Verfahren zum Trainieren eines Algorithmus des maschinellen Lernens durch ein bestärkendes Lernverfahren
AU - Eimer, Theresa
AU - Hutter, Frank
AU - Lindauer, Marius
AU - Biedenkapp, Andre
PY - 2024/4/4
Y1 - 2024/4/4
N2 - Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Trainieren eines Algorithmus des maschinellen Lernens durch ein bestärkendes Lernverfahren, wobei ein erster Algorithmus des maschinellen Lernens durch ein erstes bestärkendes Lernverfahren trainiert wird, wobei parallel zum Trainieren des ersten Algorithmus des maschinellen Lernens ein zweiter Algorithmus des maschinellen Lernens zum Schätzen von optimalen Hyperparametern des ersten Algorithmus des maschinellen Lernens basierend auf Trainingsdaten zum Trainieren des ersten Algorithmus des maschinellen Lernens trainiert wird, und wobei das Trainieren des ersten Algorithmus des maschinellen Lernens in Iterationsschritten erfolgt, wobei in jedem Iterationsschritt optimale Hyperparameter für den ersten Algorithmus des maschinellen Lernens durch den zweiten Algorithmus des maschinellen Lernens basierend auf Trainingsdaten zum Trainieren des ersten Algorithmus des maschinellen Lernens aus einem unmittelbar vorherigen Iterationsschritt geschätzt werden (2), Trainingsdaten zum Trainieren des ersten Algorithmus des maschinellen Lernens bereitgestellt werden (3).
AB - Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Trainieren eines Algorithmus des maschinellen Lernens durch ein bestärkendes Lernverfahren, wobei ein erster Algorithmus des maschinellen Lernens durch ein erstes bestärkendes Lernverfahren trainiert wird, wobei parallel zum Trainieren des ersten Algorithmus des maschinellen Lernens ein zweiter Algorithmus des maschinellen Lernens zum Schätzen von optimalen Hyperparametern des ersten Algorithmus des maschinellen Lernens basierend auf Trainingsdaten zum Trainieren des ersten Algorithmus des maschinellen Lernens trainiert wird, und wobei das Trainieren des ersten Algorithmus des maschinellen Lernens in Iterationsschritten erfolgt, wobei in jedem Iterationsschritt optimale Hyperparameter für den ersten Algorithmus des maschinellen Lernens durch den zweiten Algorithmus des maschinellen Lernens basierend auf Trainingsdaten zum Trainieren des ersten Algorithmus des maschinellen Lernens aus einem unmittelbar vorherigen Iterationsschritt geschätzt werden (2), Trainingsdaten zum Trainieren des ersten Algorithmus des maschinellen Lernens bereitgestellt werden (3).
M3 - Patent
M1 - DE102022210480A1
Y2 - 2022/10/04
ER -