【资料推荐】神经网络结构搜索相关资料大合集

2018 年 10 月 17 日 专知

【导读】近日,由Frank Hutter,Lars Kotthoff, Joaquin Vanschoren撰写的 AutoML新书发布,引起了业界的热烈讨论。那么AutoML的核心技术,神经网络结构搜索究竟是什么呢?本文为大家推荐一份GitHub上的开源资料列表,希望大家喜欢。


告别调参,AutoML新书发布


介绍:


本文来自于GitHub上的D-X-Y用户整理的awesome-NAS列表,文档内容包括:


  • 神经结构搜索

    • 强化学习

    • 进化算法

    • 基于梯度的方法

    • 基于性能预测的方法

    • 多目标网络结构搜索

    • 其他

  • ImageNet测试结果


GitHub地址:

https://github.com/D-X-Y/awesome-NAS


内容:





END-

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神经网络结构搜索(NAS)是一种自动化设计人工神经网络的技术。NAS可能的三个重要步骤:首先确定搜索空间, 而这个空间可以以一个人工设计的网络为起点;然后,我们需要确定所采用的优化算法, 比如用强化学习, 进化算法, 或者贝叶斯优化等;最后我们需要设计我们的评估方案, 如果评估搜索出来的算法是有卵用的算法。
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