(SeaPRwire) – Beijing, 20. Dezember 2023 – WiMi Hologram Cloud Inc. (NASDAQ: WIMI) (“WiMi” oder das “Unternehmen”), ein führender globaler Anbieter von Hologram Augmented Reality (“AR”)-Technologie, gab heute bekannt, dass es einen Gruppenintelligenzalgorithmus eingesetzt hat, um künstliche neuronale Netze zu optimieren. Dieser Algorithmus erleichtert den Prozess der Bestimmung der Netzstruktur und des Trainings des künstlichen neuronalen Netzes. Der Gruppenintelligenzalgorithmus ist besser darin, die optimalen Verbindungsgewichte und Vorurteile während des Trainings im Vergleich zu traditionellen Algorithmen zu finden.
Der Gruppenintelligenzalgorithmus ist ein metaheuristischer Optimierungsalgorithmus, der von der Beobachtung verhaltensmuster von Tier- und Insektengruppen bei sich ändernder Umwelt inspiriert wurde. Diese Algorithmen nutzen das einfache kollektive Verhalten bestimmter biologischer Organismusgruppen, um Gruppenintelligenz zu erzeugen. Dies ermöglicht es Gruppenintelligenzalgorithmen, komplexe Optimierungsprobleme unter Verwendung der Interaktion zwischen Gruppen künstlicher Suchagenten und der Umwelt zu lösen. Gruppenintelligenzalgorithmen können verschiedene Arten von Optimierungsproblemen lösen, einschließlich kontinuierlicher, diskreter oder mehrzielorientierter Optimierungsprobleme. Daher haben sie ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen.
WiMi verwendete einen Gruppenintelligenzalgorithmus, um künstliche neuronale Netze zu optimieren, um die Generalisierungsfähigkeit künstlicher neuronaler Netze durch Optimierung der Verbindungsgewichte, Gewichte und Vorurteile oder der Netzstruktur zu verbessern. Folgende sind die Schritte des Algorithmus:
Bestimmung der Struktur und Parameter des neuronalen Netzes: Festlegen und Anpassen der Struktur und Parameter des neuronalen Netzes entsprechend des spezifischen Problems, wie z.B. Anzahl der Schichten, Anzahl der Neuronen in jeder Schicht, Aktivierungsfunktionen usw.
Vorbereiten des Trainingsdatensatzes: Auswählen eines geeigneten Trainingsdatensatzes für das Training des neuronalen Netzes.
Initialisieren des Datensatzes: Zufälliges Erzeugen eines Satzes potenzieller Lösungen als mögliche Lösungen für das Problem, was den initialen Datensatz darstellt. Im Kontext der neuronalen Netzoptimierung kann dies das zufällige Erzeugen eines Satzes anfänglicher Gewichte und Vorurteilswerte als anfängliche Lösungen für das neuronale Netz beinhalten.
Berechnen der Fitness: Eine Fitnessfunktion wird in Abhängigkeit der Problemart definiert und zur Bewertung der Qualität jeder Lösung verwendet. Im Kontext der neuronalen Netzoptimierung kann dies die Berechnung des Fehlers zwischen dem Ausgabewert des Netzes und dem tatsächlichen Label als Fitness beinhalten.
Suchen: Aktualisieren jeder Lösung in der Population gemäß einer bestimmten Aktualisierungsregel (z.B. eine Aktualisierungsregel basierend auf der Modellierung des Bewegungsschritts schwarmender Organismen wie PSO, AFSA & SFLA) oder einer Aktualisierungsregel festgelegt gemäß einem algorithmischen Mechanismus (z.B. ACO). Bei der Aktualisierung wird die Fitness und stochastische Faktoren jeder Lösung berücksichtigt, um die Such Effizienz zu verbessern.
Beendigungsbedingungen: Gewährleisten, dass der Prozess bestimmte Beendigungsbedingungen erfüllt, wie z.B. Erreichen einer voreingestellten maximalen Anzahl von Durchläufen oder Finden einer zufrieden stellenden Lösung.
Testen und Auswerten: Testen und Auswerten des optimierten neuronalen Netzes unter Verwendung eines Testdatensatzes, um die Leistung und Generalisierungsfähigkeit zu überprüfen.
Der Gruppenintelligenzoptimierungsalgorithmus ist ein probabilistischer stochastischer Suchverfahren, daher ist das erzielte Optimierungsergebnis nicht unbedingt die optimale Lösung, sondern in der Regel eine bessere Lösung. Außerdem wird WiMi weitere Techniken wie Merkmalselektion und Datenvorverarbeitung einbeziehen, um die Leistung und Generalisierbarkeit des neuronalen Netzes weiter zu verbessern.
Über WIMI Hologram Cloud
WIMI Hologram Cloud, Inc. (NASDAQ: WIMI) ist ein umfassender technischer Lösungsanbieter für holografische Cloud, der sich auf professionelle Bereiche wie holografische AR-Automobil-HUD-Software, 3D-holografische Puls-LiDAR, kopfmontierte Lichtfeld-holografische Ausrüstung, holografische Halbleiter, holografische Cloud-Software, holografische Automobilnavigation und andere konzentriert. Seine Dienstleistungen und holografischen AR-Technologien umfassen die Anwendung von holografischer AR im Automobilbereich, 3D-holografische Puls-LiDAR-Technologie, holografische Vision-Halbleitertechnologie, Entwicklung holografischer Software, holografische AR-Werbetechnologie, holografische AR-Unterhaltungstechnologie, holografische ARSDK-Zahlung, interaktive holografische Kommunikation und andere holografische AR-Technologien.
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Robin Yang
Tel: +1 (646) 975-9495
E-Mail: wimi@icrinc.com
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