【摘 要】
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本文提出了一种新的基于Agent的神经网络隐层结构的优化算法（OHA）。该方法包括两个部分，分别由RLAgent和NNAgent合作完成。RLAgent根据强化学习算法找到一个比当前节点数更优的
【机 构】
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华中科技大学计算机学院,爱丁堡大学信息学院
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本文提出了一种新的基于Agent的神经网络隐层结构的优化算法（OHA）。该方法包括两个部分，分别由RLAgent和NNAgent合作完成。RLAgent根据强化学习算法找到一个比当前节点数更优的解，并反馈给NNAgent。NNAgent据此构建相应的网络，并采用分层训练的算法对该网络进行优化，训练结果再发给RLAgent。在多次循环后，OHA算法就可以找到一个训练误差最小的全局最优解（权值及隐层节点数）。本文讨论了有关的算法、测试和结果分析。Iris数据集和危险评估数据集的测试结果表明，算法避免了盲目搜索
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