赵 宇

(国家广播电视总局2021 台,黑龙江 齐齐哈尔 161000)

1 Automl 自动机器学习

人工智能技术在本文中特指基于深度学习技术算法的人工智能技术,深度学习算法在模式识别、特征提取等方面有着广泛的应用。 其对数据结果的预测也是目前研究的热门方向,在各行业中,设计者试图通过对神经网络模型的训练,使AI 不断接近甚至超过人类对事物的判断和预测能力。

Automl 目前的主要研究领域为元学习及神经架构自动搜索,其中神经架构自动搜索技术较为重要,通常将神经网络的超参数自动优化也包括在神经架构自动搜索技术中。

本文探讨了基于神经架构自动搜索技术(Neural Architecture Auto-search,NAS)生成的神经网络,应用于无线短波发射机设备故障预测的研究及实现,对设备故障的预测本质是一个分类及回归问题[1]。 何种神经网络结构能够较好地完成该类任务,本研究将这个问题交给Automl 技术进行自动处理,最后进行结果测试。

2 Auto keras 开源框架

目前为止,包括商用与开源的Automl 框架平台为数不多,如AZURE,谷歌的Automl,Auto-sklearn,MLBox,TPOT,H2O Automl 等,其中除谷歌的Automl 外,大部分框架难以训练出现代的深度学习网络,Auto keras 是能与谷歌Automl 在支持技术上对标的一个开源深度强化学习框架[2]。

Auto keras 框架使用的是加强型NAS 技术即enas,enas 技术以图论为基础,针对如何自动构建神经网络结构这一问题,究其本质是针对可变长的结构序列进行结构空间的搜索。 因此,与NAS 技术类似,enas 使用一个擅长序列处理的RNN 循环神经网络作为其生成真实网络的控制……