为给定任务自动生成神经网络：MIT提出RNN架构生成新方法

由 MIT 研究人员最近提出的 RNN 架构自动生成方法使用了灵活的 DSL 搜索和强化学习，在语言建模和机器翻译等任务上表现良好。新方法可以让我们摆脱依靠直觉的费力模型设计方式，同时也大大扩展了循环神经网络的可能性空间。 开发全新的神经网络架构是很多人工智能创新的核心所在。然而，搜索架构和工程定制的速度缓慢、耗费资源，同时也需要开发者投入大量劳动。人类专家通常以直觉为指导来探索架构的潜在发展空间

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