Paper Reading:NEURAL ARCHITECTURE SEARCH WITH REINFORCEMENT LEARNING

时间 2021-01-02

标签 DeepLearning computer vision Model compression 繁體版

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NEURAL ARCHITECTURE SEARCH WITH REINFORCEMENT LEARNING Motivation 神经网络架构搜索的第一篇文章，将强化学习与深度学习结合。其主要目的是使用强化学习寻找最优网络，包括一个图像分类网络的卷积部分（表示层）和RNN的一个类似于LSTM的cell。由于现在的神经网络一般采用堆叠block的方式搭建而成，这种堆叠的超参数可以通过一个序列来表

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1. NEURAL ARCHITECTURE SEARCH WITH REINFORCEMENT LEARNING
2. 《Neural Architecture Search with Reinforcement Learning》翻译
3. 论文笔记——NEURAL ARCHITECTURE SEARCH WITH REINFORCEMENT LEARNING
4. 论文笔记《Neural Architecture Search With Reinforcement Learning》
5. Neural Architecture Search with Reinforcement Learning论文总结
6. （转）The Evolved Transformer - Enhancing Transformer with Neural Architecture Search
7. 自学网络结构（一）：Neural Architecture Search With Reinforcement Learning
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9. Neural architecture search
10. Research Guide for Neural Architecture Search
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