论文笔记系列 Neural Network Search ：A Survey 论文 笔记 NAS automl survey review reinforcement learning Bayesian Optimization evolutionary algorithm 注:本文主要是结合自己理解对原文献的总结翻译，有的部分直接翻译成英文不太好理解，所以查阅原文会更直观更好理解。 本文主要就 ...
2018-09-21 18:50 0 798 推荐指数：
摘要 神经网络在多个领域都取得了不错的成绩，但是神经网络的合理设计却是比较困难的。在本篇论文中，作者使用 递归网络去省城神经网络的模型描述，并且使用 增强学习训练RNN，以使得生成得到的模型在验证集上取得最大的准确率。 在 CIFAR-10数据集上，基于本文提出的方法生成的模型在测试集上得 ...
Progressive Neural Architecture Search 2019-03-18 20:28:13 Paper：http://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/papers ...
本文介绍针对一篇移动端自动设计网络的文章《MnasNet：Platform-Aware Neural Architecture Search for Mobile》，由Google提出，很多后续工作都是基于这个工作改进的，因此很有必要学习了解。 Related work ...
Pytorch实现代码:https://github.com/MenghaoGuo/AutoDeeplab 创新点 cell-level and network-level search 以往的NAS算法都侧重于搜索cell的结构，即当搜索得到一种cell结构后只是简单地将固定 ...
Summary 本文提出超越神经架构搜索（NAS）的高效神经架构搜索（ENAS），这是一种经济的自动化模型设计方法，通过强制所有子模型共享权重从而提升了NAS的效率，克服了NAS算力成本巨大且耗时的 ...
论文地址：https://arxiv.org/abs/1611.01578 1. 论文思想 强化学习，用一个RNN学一个网络参数的序列，然后将其转换成网络，然后训练，得到一个反馈，这个反馈作用于RNN网络，用于生成新的序列。 2. 整体架构 3. RNN网络 4. 具体实现 ...
之前已经发过一篇文章来介绍我写的AutoML综述，最近把文章内容做了更新，所以这篇稍微细致地介绍一下。由于篇幅有限，下面介绍的方法中涉及到的细节感兴趣的可以移步到论文中查看。 论文地址：https://arxiv.org/abs/1908.00709 1. Introduction ...
【论文笔记系列】AutoML：A Survey of State-of-the-art （上） 上一篇文章介绍了Data preparation,Feature Engineering，Model Selection，这篇文章会继续介绍后面的内容。 4. Model ...
