基于多表达式编程的神经网络自动优化方法及其应用研究的任务书一、研究背景神经网络模型在深度学习领域得到了广泛应用，而神经网络模型的训练过程往往需要进行大量的超参数调优，这是一个非常耗时的过程。目前，已有一些自动调优方法，如贝叶斯优化、遗传算法等，但这些方法还存在一些问题，如收敛速度较慢、样本利用率低等。多表达式编程（MEP）是一种基于优化搜索的演化算法，它通过找到多个解法来解决问题，具有较快的收敛速度和高的解决精度，因此具有很大的研究前景。本研究将基于MEP的自动优化方法，应用于神经网络模型的超参数优化，以提高神经网络模型的准确性和训练效率。二、研究目的通过本研究，旨在：1.研究MEP方法在神经网络模型优化中的适用性，并探讨其与其他自动调优方法的优缺点和差异；2.设计并实现基于MEP的神经网络自动优化系统，提高神经网络模型的准确性和训练效率；3.对MEPmethod在其他领域的应用进行研究和总结，为MEPmethod在优化领域的应用提供参考和启示。三、研究内容和方案1.神经网络模型和超参数的分析和优化方法的研究针对神经网络模型的结构和超参数的多样性，对神经网络的训练过程进行分析和优化方法进行研究，并对MEP在神经网络优化中的应用进行探讨。2.设计基于MEP的神经网络自动优化系统在上述研究内容的基础上，设计并实现基于MEP的神经网络自动优化系统，该系统包括数据预处理、神经网络训练、模型评估等功能；3.实验验证在多个数据集和预定义的指标下，分别将基于MEP的神经网络优化方法与其他自动调优方法进行比较，评估各自的优劣和适用性。四、研究计划本研究预计用时两年时间，主要工作安排如下：第一年：1.神经网络模型和超参数的分析和优化方法的研究；2.基于MEP的神经网络自动优化系统初版设计。第二年：1.基于MEP的神经网络自动优化系统的实现，并对其进行验证和优化；2.与其他自动调优方法进行比较和评估，撰写论文并进行投稿。