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摘要
神经网络模型结构作为深度学习的重要组成部分,在很大程度上决定着深度学习的性能表现。而目前基于深度学习的应用,大部分都由经典的网络模型修改而来。由于无法获得原神经网络模型结构,本文根据原模型的输入输出数据以及经典的神经网络模型结构,构建了原模型的预测模型。该方法主要通过对预测模型的结构参数进行编码,并利用遗传算法(GA)进行选择、交叉、变异操作,从而构建出原模型的等价模型。对于同一输入数据,等价模型和原模型的输出基本保持一致。本文提出的构建方法在图像分类、信号调制类型分类和网络链路预测领域均取得了较好的效果。
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