论文笔记《Neural Architecture Search With Reinforcement Learning》
摘要 神经网络是一种强大而灵活的模型，能够很好地解决图像、语音和自然语言理解中的许多困难学习任务。尽管成功，神经网络仍然很难设计。在本文中，我们使用一个循环网络来生成神经网络的模型描述，并通过强化学习训练该RNN，以最大限度地提高生成的架构在验证集上的预期精度。在cifar-10数据集上，我们的方法从无到可以设计出一种新的网络体系结构，在测试集精度方面可以与人类发明的最佳体系结构相媲美。我们的ci
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