論文筆記——NEURAL ARCHITECTURE SEARCH WITH REINFORCEMENT LEARNING
論文地址：https://arxiv.org/abs/1611.01578 1. 論文思想 強化學習，用一個RNN學一個網絡參數的序列，然后將其轉換成網絡，然后訓練，得到一個反饋，這個反饋作用於RNN網絡，用於生成新的序列。 2. 整體架構 3. RNN網絡 4. 具體實現 ...
原文：論文筆記系列-Neural Architecture Search With Reinforcement Learning
摘要 神經網絡在多個領域都取得了不錯的成績，但是神經網絡的合理設計卻是比較困難的。在本篇論文中，作者使用 遞歸網絡去省城神經網絡的模型描述，並且使用 增強學習訓練RNN，以使得生成得到的模型在驗證集上取得最大的准確率。 在 CIFAR 數據集上，基於本文提出的方法生成的模型在測試集上得到結果優於目前人類設計的所有模型。測試集誤差率為 . ，比之前使用相似結構的最先進的模型結構還有低 . ，速度快 ...
2018-07-21 19:11 0 1240 推薦指數：
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