论文链接:https://arxiv.org/pdf/2003.03384.pdf

GitHub 项目地址:https://github.com/google-research/google-research/tree/master/automl_zero#automl-zero

在这项研究中,谷歌提出了新方法 AutoML-Zero,该方法从空程序(empty program)开始,仅使用基本的数学运算作为构造块,使用进化方法来自动找出完整 ML 算法的代码。

在一些小的图像分类问题上,AutoML-Zero 方法重新发现了一些基本的 ML 技巧,如具备反向传播的双层神经网络和线性回归等,而这些是之前的研究人员经过数年时间才发现的。

这一结果表明,自动发现更新颖的 ML 算法以解决更棘手的问题,这一想法在未来是可行的。

接下来,我们来看 AutoML-Zero 方法的具体实现原理。

成为VIP会员查看完整内容
18

相关内容

【ICML2020】通过神经引导的A*搜索学习逆合成设计
专知会员服务
16+阅读 · 2020年8月18日
【ICML2020】机器学习无参数在线优化,294页ppt
专知会员服务
54+阅读 · 2020年8月1日
专知会员服务
42+阅读 · 2020年7月29日
【实用书】Python机器学习Scikit-Learn应用指南,247页pdf
专知会员服务
264+阅读 · 2020年6月10日
【干货书】机器学习Python实战教程,366页pdf
专知会员服务
338+阅读 · 2020年3月17日
【Google】利用AUTOML实现加速感知神经网络设计
专知会员服务
29+阅读 · 2020年3月5日
介绍高维超参数调整 - 优化ML模型的最佳实践
AI研习社
7+阅读 · 2019年4月17日
Auto-Keras与AutoML:入门指南
云栖社区
16+阅读 · 2019年2月9日
资源 | 谷歌开源AdaNet:基于TensorFlow的AutoML框架
极市平台
4+阅读 · 2018年11月1日
AutoML 和神经架构搜索初探
雷锋网
5+阅读 · 2018年8月1日
AutoML—降低机器学习门槛的利器
深度学习
8+阅读 · 2018年1月29日
深度学习和普通机器学习之间有何区别?
36大数据
7+阅读 · 2017年12月4日
教程 | 深度学习:自动编码器基础和类型
机器之心
5+阅读 · 2017年9月23日
TResNet: High Performance GPU-Dedicated Architecture
Arxiv
8+阅读 · 2020年3月30日
Arxiv
5+阅读 · 2019年8月22日
AutoML: A Survey of the State-of-the-Art
Arxiv
69+阅读 · 2019年8月14日
Arxiv
7+阅读 · 2019年4月8日
Arxiv
3+阅读 · 2019年3月1日
Arxiv
25+阅读 · 2018年1月24日
Arxiv
5+阅读 · 2015年9月14日
VIP会员
相关VIP内容
【ICML2020】通过神经引导的A*搜索学习逆合成设计
专知会员服务
16+阅读 · 2020年8月18日
【ICML2020】机器学习无参数在线优化,294页ppt
专知会员服务
54+阅读 · 2020年8月1日
专知会员服务
42+阅读 · 2020年7月29日
【实用书】Python机器学习Scikit-Learn应用指南,247页pdf
专知会员服务
264+阅读 · 2020年6月10日
【干货书】机器学习Python实战教程,366页pdf
专知会员服务
338+阅读 · 2020年3月17日
【Google】利用AUTOML实现加速感知神经网络设计
专知会员服务
29+阅读 · 2020年3月5日
相关资讯
介绍高维超参数调整 - 优化ML模型的最佳实践
AI研习社
7+阅读 · 2019年4月17日
Auto-Keras与AutoML:入门指南
云栖社区
16+阅读 · 2019年2月9日
资源 | 谷歌开源AdaNet:基于TensorFlow的AutoML框架
极市平台
4+阅读 · 2018年11月1日
AutoML 和神经架构搜索初探
雷锋网
5+阅读 · 2018年8月1日
AutoML—降低机器学习门槛的利器
深度学习
8+阅读 · 2018年1月29日
深度学习和普通机器学习之间有何区别?
36大数据
7+阅读 · 2017年12月4日
教程 | 深度学习:自动编码器基础和类型
机器之心
5+阅读 · 2017年9月23日
相关论文
TResNet: High Performance GPU-Dedicated Architecture
Arxiv
8+阅读 · 2020年3月30日
Arxiv
5+阅读 · 2019年8月22日
AutoML: A Survey of the State-of-the-Art
Arxiv
69+阅读 · 2019年8月14日
Arxiv
7+阅读 · 2019年4月8日
Arxiv
3+阅读 · 2019年3月1日
Arxiv
25+阅读 · 2018年1月24日
Arxiv
5+阅读 · 2015年9月14日
微信扫码咨询专知VIP会员