AmoebaNet論文和算法解析

時間 2021-01-16

標籤 AutoML Deep Learning 简体版

原文原文鏈接

AmoebaNet，論文的全名是Regularized Evolution for Image Classifier Architecture Search，是一篇比較早的採用進化算法來做NAS的論文。進化算法是傳統人工智能中的一種羣體啓發式優化算法，它模擬生物學在自然界中的仿生原理，通過選擇、交叉、變異等方式，一代又一代更新和進化，最終收斂於最優解的過程。 AmoebaNet是由谷歌團隊Rea

>>阅读原文<<

相關文章

1. DARTS論文和算法解析
2. ProxylessNAS論文和算法解析
3. FaceNet 論文算法解析
4. OHEM算法論文理解
5. ssd算法論文理解
6. AUTOML之 AmoebaNet-A
7. Rift算法圖文解析
8. G1 算法論文
9. 論文解析《Sequicity：Simplifying .........》
10. BundleFusion論文解析
更多相關文章...
• TCP報文格式解析 - TCP/IP教程
• XML DOM 解析器 - XML DOM 教程
• 算法總結-廣度優先算法
• 算法總結-深度優先算法

相關標籤/搜索

XLink 和 XPointer 教程

每日一句

每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。

最新文章

本站公眾號

歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息

相關文章

1. DARTS論文和算法解析
2. ProxylessNAS論文和算法解析
3. FaceNet 論文算法解析
4. OHEM算法論文理解
5. ssd算法論文理解
6. AUTOML之 AmoebaNet-A
7. Rift算法圖文解析
8. G1 算法論文
9. 論文解析《Sequicity：Simplifying .........》
10. BundleFusion論文解析

>>更多相關文章<<