तंत्रिका आर्किटेक्चर: डेटा-सूचित स्वचालित डिजाइन

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तंत्रिका नेटवर्क में हालिया प्रगति मुख्य रूप से इसकी बढ़ती डिजाइन जटिलता द्वारा विशेषता उपन्यास आर्किटेक्चर के एक अनुक्रम द्वारा संक्षेपित है। LeNet5 (1994) से लेकर एलेक्सनेट (2012) तक, ओवरफेट (2013) और GoogleLNet / इंसेप्शन (2014) और इतने पर ...

क्या मशीन को तय करने / डिजाइन करने की कोई कोशिश है कि डेटा के आधार पर किस वास्तुकला का उपयोग किया जाए?

neural-networks  deep-learning 
— user_1177868
स्रोत

जवाबों:

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आप साहित्य को न्यूरो-इवोल्यूशन पर भी देखना चाह सकते हैं । उदाहरण:

सुदृढीकरण सीखना:

  • फाम, हियू, मेलोडी वाई। गुआन, बैरेट ज़ोफ़, क्वोक वी। ले और जेफ़ डीन। "एफ़िशिएंट न्यूरल आर्किटेक्चर सर्च फ़ॉर पेरामीटर शेयरिंग।" arXiv प्रीप्रिंट arXiv: 1802.03268 (2018)। https://arxiv.org/pdf/1802.03268.pdf
  • ज़ोफ़, बैरेट और ले, क्वोक वी। तंत्रिका वास्तुकला सुदृढीकरण सीखने के साथ खोज करते हैं। ICLR, 2017 में। https://arxiv.org/abs/1611.01578
  • जोस एम अल्वारेज़, मैथ्यू साल्ज़मैन। दीप नेटवर्क में न्यूरॉन्स की संख्या सीखना। एनआईपीएस 2016. https://arxiv.org/abs/1611.06321

  • बोवेन बेकर, ओटक्रिस्ट गुप्ता, निखिल नाइक, रमेश रसकर। सुदृढीकरण सीखने का उपयोग करके तंत्रिका नेटवर्क आर्किटेक्चर डिजाइन करना। https://arxiv.org/abs/1611.02167

  • बैरेट ज़ोफ़, क्वोक वी। ले। तंत्रिका वास्तुकला खोज सुदृढीकरण सीखना के साथ। https://arxiv.org/abs/1611.01578

कई तरह का:

— फ्रेंक डर्नोनकोर्ट
स्रोत
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ऐसा लगता है कि अनुसंधान इस दिशा की ओर बढ़ रहा है:

— user_1177868
स्रोत
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Google का AutoML ऐसा ही एक उदाहरण है। यह इमेजनेट डेटासेट पर सफलतापूर्वक लागू किया गया था, जिसके परिणामस्वरूप NASNet , जो इस लेखन के रूप में, सटीकता के मामले में अन्य सभी मॉडलों से आगे निकल गया है। मुख्य कागज यहाँ है:

स्केलेबल छवि मान्यता के लिए स्थानांतरणीय वास्तुकला सीखना - ज़ोफ़, एट। अल।

— एलेक्स आर।
स्रोत
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