【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能，特别涉及一种数据处理的方法、装置、设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
1、随着人工智能技术的发展，基于人工智能技术的控制系统受到越来越多的关注。控制系统用于控制无人设备等对象，控制系统中需要配置超参数。其中，超参数例如为学习率、步长等等。
2、相关技术中，基于人工经验确定超参数。然而，此种方式不仅效率较低，而且受主观意识影响较大，所确定的超参数不够准确。
技术实现思路
1、本申请实施例提供了一种数据处理的方法、装置、设备及计算机可读存储介质，以解决相关技术确定超参数的效率较低、确定的超参数不够准确的问题。本申请实施例提供的技术方案包括如下的几个方面。
2、一方面，提供了一种数据处理的方法，该方法包括：
3、向初始超参数采样模型输入参考数值，得到所述初始超参数采样模型输出的参考向量，基于所述参考向量获取初始超参数；
4、基于所述初始超参数确定目标数值，所述目标数值用于指示配置有所述初始超参数的控制系统的性能；
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【技术保护点】
1.一种数据处理的方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述初始超参数确定目标数值，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标数值更新所述初始超参数采样模型，得到目标超参数采样模型，包括：
4.根据权利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，所述参考向量为N维连续的超参数空间对应的向量，所述超参数空间包括N个维度中的各个维度对应的取值范围，所述参考向量为两个N维向量，所述两个N维向量中的任一N维向量的任一维度上的元素的取值位于所述任一维度对应的取值范围内，所述N为正
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【技术特征摘要】
1.一种数据处理的方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述初始超参数确定目标数值，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标数值更新所述初始超参数采样模型，得到目标超参数采样模型，包括：
4.根据权利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，所述参考向量为n维连续的超参数空间对应的向量，所述超参数空间包括n个维度中的各个维度对应的取值范围，所述参考向量为两个n维向量，所述两个n维向量中的任一n维向量的任一维度上的元素的取值位于所述任一维度对应的取值范围内，所述n为正整数；
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述两个n维向量获取服从高斯分布的第一样本向量，包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一样本向量获取所述初始超参数，包括：
7.根据权利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，所述参考向量为n维离散的超参数空间对应的向量，所述超参数空间包括至少两个n...
【专利技术属性】
技术研发人员：李阔，贾庆山，闫嘉琦，张涛，白钰，任冬淳，夏华夏，
申请(专利权)人：北京三快在线科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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