論文筆記《Neural Architecture Search With Reinforcement Learning》
摘要 神經網絡是一種強大而靈活的模型，能夠很好地解決圖像、語音和自然語言理解中的許多困難學習任務。儘管成功，神經網絡仍然很難設計。在本文中，我們使用一個循環網絡來生成神經網絡的模型描述，並通過強化學習訓練該RNN，以最大限度地提高生成的架構在驗證集上的預期精度。在cifar-10數據集上，我們的方法從無到可以設計出一種新的網絡體系結構，在測試集精度方面可以與人類發明的最佳體系結構相媲美。我們的ci
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