爲給定任務自動生成神經網絡：MIT提出RNN架構生成新方法

由 MIT 研究人員最近提出的 RNN 架構自動生成方法使用了靈活的 DSL 搜索和強化學習，在語言建模和機器翻譯等任務上表現良好。新方法可以讓我們擺脫依靠直覺的費力模型設計方式，同時也大大擴展了循環神經網絡的可能性空間。 開發全新的神經網絡架構是很多人工智能創新的核心所在。然而，搜索架構和工程定製的速度緩慢、耗費資源，同時也需要開發者投入大量勞動。人類專家通常以直覺爲指導來探索架構的潛在發展空間

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