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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报告主题: Neural Architecture Search and Beyond

报告简介:

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。由于NAS能设计出与手工设计神经网络结构相当甚至优于手工设计结构的网络,而成为近两年深度学习社区的研究热点。来自Google的科学家Barret Zoph,ICCV2019上做了《Neural Architecture Search and Beyond》的报告,讲述了Google在NAS方面的最新研究进展。

嘉宾介绍:

Barret Zoph目前是谷歌大脑团队的高级研究科学家。之前,在信息科学研究所与Kevin Knight教授和Daniel Marcu教授一起研究与神经网络机器翻译相关的课题。

下载链接: https://neuralarchitects.org/slides/zoph-slides.pdf

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