Neural Architecture Search: A Survey

于 2021-04-01 11:38:53 发布
阅读量119 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 01.深度学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/apache/article/details/115370444
本文综述了神经架构搜索（Neural Architecture Search, NAS）的研究进展，探讨了自动化机器学习领域内NAS的不同方法和技术，包括搜索空间定义、搜索策略及性能评估等关键问题。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Neural Architecture Search: A Survey论文阅读
BshoterJ的博客
02-14 744
Neural Architecture Search: A Survey论文阅读 ...
A Comprehensive Survey of Neural Architecture Search: Challenges and Solutions——NAS入门调研
Lei的博客
12-07 1332
A Comprehensive Survey of Neural Architecture Search: Challenges and Solutions 日期：2020/11/20  来源： arXiv:2006.02903 1 概述 具有强大自动表征能力的深度学习的出现使得学者不必再使用各种人工特征方法来解决问题，只需要将工作重心放在数据预处理、网络结构的搭建、调参以及优化策略上，深度学习社区里有人形象幽默地称深度学习工程师为“调参工程师(炼丹师)”，由此可见搭网络、调参、优化需要相当的耐心和时间
Neural Architecture Search: A survey
张鹏的博客
04-25 1924
文章目录1. Introduction2. Search Space2.1搜索空间定义：2.2 常见的搜索空间举例：2.2.1 简单链式搜索空间：2.2.2 复杂多分支搜索空间2.2.3 块搜索空间3.Search Strategy 参考文献：Thomas E, Jan Hendrik M, Frank H. Neural Architecture Search: A Survey[J]. Jou...
Neural Architecture Search: A Survey (神经网络结构搜索survey)
qq_20852429的博客
10-31 5526
本文是对《Neural Architecture Search: A Survey》文献的翻译并结合自己的理解对文章主要内容进行总结。由于在翻写这篇Survey的时候，涉及到的很多文章还没有细读，文中如有理解或文字方面的错误，忘大家指正。由于本文的布局和原文一致，所以相关的参考文献请在原文对应位置查找。 1. Interoduction 深度学习在很多任务上取得了优异的成绩。随着对网络结构的人...
自学网络结构（一）：Neural Architecture Search With Reinforcement Learning
热门推荐
AI之路
11-13 1万+
论文：Neural Architecture Search With Reinforcement Learning 链接：https://arxiv.org/abs/1611.01578 代码链接：https://github.com/tensorflow/models这是ICLR2017的文章，讲述如果用强化学习（reinforcement learning）来学习一个最优的网络结构。这篇文章
[NAS]Neural Architecture Search: A Survey
qq_37151108的博客
01-25 1198
Neural Architecture Search: A Survey Abstract 近年来深度学习在输多领域取得了惊人的成绩，比如图像识别、语音识别、机器翻译等。深度学习领域一大主要研究方向就是设计新的神经结构，目前新结构主要基于专家手工设计，是一个费时且需要不断试错的过程。基于这一原因，越来越多的目光关注到自动进行神经架构搜索的方法。 本文对目前已有的神经架构搜索算法进行综述，并且将其按照：搜索空间、搜索策略、模型评估策略三部分分门别类进行综述。 Section I Introduction 深度
Neural Architecture Search: A Survey翻译
nopSled
08-26 659
摘要 在过去的几年中，深度学习已在各种任务（例如图像识别，语音识别和机器翻译）上取得了显着进步。这一进展的一个关键方面是新的神经网络结构。当前采用的网络结构大部分是由人类专家设计的，这是一个耗时且容易出错的过程。 因此，这导致对自动神经结构搜索方法的兴趣日益浓厚。我们概述了该研究领域中的现有工作，并根据三个维度对它们进行了分类：搜索空间，搜索策略和性能评估策略。 1.介绍 　　深度学习在感知任务中的成功很大程度上归功于其对特征工程流程的自动化：层次化特征提取器是从数据中以端对端的方式学习的，而不是人工设计
[NAS]Neural Architecture Search： A survey
qq_37151108的博客
01-12 1106
Neural Architecture Search： A survey **Def:**给定一个称为搜索空间的候选神经网络结构集合，使用某种策略从中搜索出最优网络结构。网络结构的优劣即性能用某些指标如精度、速度来度量，称之为性能评估。 意义：NAS的意义在于解决深度学习模型的调参问题，是结合了优化和机器学习的交叉研究。 1.搜索空间 搜索空间定义了NAS方法原则上可能发现的神经体系结构。 链式结构神经网络：层数N->层间操作（conv,pool）->与操作相关的操作（卷积核大小、步幅）；
NAS入门基础---经典综述Neural Architecture Search: A Survey翻译
qq_38205273的博客
01-27 1110
hello，这是鑫鑫鑫的论文分享站，今天分享的文章是Neural Architecture Search: A Survey(神经网络结构搜索)，这是一篇入门综述，我们一起看看吧~ 摘要 目前采用的体系结构大多是由专家手工开发的，这是一个耗时且容易出错的过程。正因为如此，人们对自动神经结构搜索方法越来越感兴趣。我们提供了一个现有的工作在这一领域的研究和分类，根据三个维度：搜索空间，搜索策略，和性能估计策略。 关键词：神经结构搜索，AutoML，AutoDL，搜索空间设计，搜索策略，性能评估策略 1介绍 .
Paper Digest - Neural Architecture Search: A Survey
CrazyGear的博客
09-23 1205
Table of ContentIntroductionSearch SpaceSearch StrategyPerformance Estimation Strategy Original paper link: https://arxiv.org/pdf/1808.05377.pdf Introduction NAS is a rather broad topic. The author o...
【精美排版】基于单片机的温控智能电风扇.doc
最新发布
07-22
【精美排版】基于单片机的温控智能电风扇.doc
试题python软件编程等级考试一级编程实操题03word程序填空阅读填空程序试题(1).doc
07-22
试题python软件编程等级考试一级编程实操题03word程序填空阅读填空程序试题(1).doc
县域电子商务进农村综合示范工程解决方案.pptx
07-22
县域电子商务进农村综合示范工程解决方案.pptx
Bigemap APP -Android最新安装包
07-22
Bigemap APP _Android最新安装包
网络设计与实现.docx
07-22
网络设计与实现.docx
2025河南省道路路网矢量数据图层Shp数据最新版下载
07-22
2025河南省道路路网矢量数据图层，shp格式，包含多级道路分类属性，路名等属性，包含全省几十万条道路，坐标系为WGS1984坐标系统
《起点中文网：开启文学创作新天地》
07-22
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/9e7ef05254f8 起点中文网是广受欢迎的网络文学平台，为读者提供了海量的网络小说资源。其源码常被用于学习网页设计与开发，尤其是对准备参加网页设计大赛的选手来说，是一个极具价值的参考和实践项目。在HTML方面，起点中文网源码涉及以下关键知识点： HTML结构：通过<html>、<head>、<body>等标签构建完整的网页框架，了解网页的基本架构。 标题标签：使用<h1>至<h6>定义不同级别的标题，明确页面的层次结构。 段落与换行：借助<p>标签创建段落，通过<br>实现强制换行。 链接：利用<a>标签创建超链接，掌握href属性的用法，包括内部链接和外部链接。 图像：通过<img>标签插入图片，理解src和alt属性的作用。 列表：掌握无序列表<ul>、有序列表<ol>及列表项<li>的用法。 表格：使用<table>、<tr>、<th>、<td>创建表格，了解表格的基本结构及样式控制。 布局元素：使用<div>标签划分内容区域，实现页面布局。 响应式设计：可能涉及媒体查询@media，实现不同设备屏幕尺寸下的页面适配。 HTML5新特性：包括<header>、<footer>、<nav>等语义化标签，以及<audio>、<video>等多媒体元素。 除了HTML，源码还可能包含CSS的运用，例如： 选择器：熟悉类选择器、ID选择器、元素选择器及组合选择器的应用。 盒模型：理解边距、内边距、边框和内容区域对元素尺寸的影响。 布局样式：掌握浮动布局、定位（relative、absolute、fixed）、Flexbox或Grid布局等。 颜色和背景：通过颜色值设置文本和背景色，以及背景图片的设置。 字体和文本样式：调整字体、字号、行高、字间距，以及文本对齐方式。 响应式样式：利用媒体查询针对不同设备调整
NAS论文
03-26
一篇重要的综述文章《A Survey on Neural Architecture Search》由 Martin Wistuba、Ambrish Rawat 和 Tejaswini Pedapati 编写[^1]。该文章全面概述了 NAS 方法的发展历程以及其在不同领域中的应用。 另一篇类似的...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值