摘要
本发明公开一种序列设计的优化方法,通过引入反向传播更新迭代的矩阵张量,实现快速生成优化结果,收敛速度快,同时通过多轮的迭代更新神经网络模型,利用矩阵张量指导序列的生成方向,提供给生成序列的矩阵张量反向传播所需的梯度,优化效率更高。
技术关键词
序列变体
训练神经网络模型
编码
矩阵
基因
数据
高通量
数值
掩膜
索引
参数
速度
系统为您推荐了相关专利信息
频域特征
原始脑电信号
特征融合网络
融合特征
谱估计
硫磺回收装置
软测量方法
非线性回归模型
变量
拉普拉斯
负偏压温度不稳定性
可靠性评估方法
热载流子效应
矩阵
因子
文本
跨模态
列表
优化训练方法
Sigmoid函数