【摘 要】
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传统神经程序解释器NPI(Neural Programmer-interpreters)存在运算性能较低的问题,为了提升人工智能自动编码中训练速度,平均损失等性能,在传统神经程序解释器基础上,对其进
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传统神经程序解释器NPI(Neural Programmer-interpreters)存在运算性能较低的问题,为了提升人工智能自动编码中训练速度,平均损失等性能,在传统神经程序解释器基础上,对其进行重构,通过采用GRU(Gated recurrent unit)为核心计算模块,引入基于枚举的程序空间搜索技术,并使用AMSGrad收敛算法改进神经程序解释器.使得重构后的神经程序解释器在训练速度上相较重构前提升了33%,在平均损失率方面下降了28%.重构后神经程序解释器运算性能方面有较大提升.
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