neural-architecture-search

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: Neural-Architecture-Search:使用强化学习重新实现神经体系结构搜索神经建筑搜索这是第一份神经体系结构搜索文章的重新实现： : 。我们在三种设置下测试我们的实现：定制的玩具环境，其中数据集是多模式高斯模型； Google语音命令数据集上的3层全连接网络；...
评级：0 浏览量：193 收藏量：0 资源大小：1.65MB 上传时间：2021-05-18

: neural-architecture-search-master.zip NAS 的目标是找到一个合适的神经网络结构，用于在某个或者某类任务上有更好的泛化性能。如下图所示，这篇文章使用了一个 RNN 的控制器，用该控制器采样得到某一个神经网络结构 A，在该神经网络结构下训练数据并且...
评级：0 浏览量：116 收藏量：0 资源大小：81KB 上传时间：2020-05-27

: Neural-Architecture-Search-through-Reinforcement-Learning- 为了解决这个问题，研究者们提出了神经架构搜索（Neural Architecture Search, NAS），它利用自动化的方法来寻找最优的神经网络结构。本文将深入探讨如何通过强化学习实现这一目标，以及在Python环境中如何实施这一...
评级：0 浏览量：63 收藏量：0 资源大小：4KB 上传时间：2021-04-16

: ATOMNAS FINE-GRAINED END-TO-END NEURAL ARCHITECTURE SEARCH - 文档讨论的是计算机视觉领域的一个开源论文，标题为“ATOMNAS: FINE-GRAINED END-TO-END NEURAL ARCHITECTURE SEARCH”，它属于神经架构搜索（NAS）的一部分。 - NAS是深度学习中一种自动化设计神经网络架构的...
评级：0 浏览量：128 收藏量：0 资源大小：487KB 上传时间：2021-06-02

: PNAS Progressive Neural Architecture Search PNAS (Progressive Neural Architecture Search) 是一项针对神经网络架构搜索的研究成果，旨在解决NASNet（神经架构搜索）中计算开销大、运行时间长的问题。PNAS采用了一种名为SMOB（Sequential Model-Based ...
评级：0 浏览量：153 收藏量：0 资源大小：4.21MB 上传时间：2023-03-13

: Neural architecture search with reinforcement learning-Waymo 增强学习 1. **增强学习和神经网络架构搜索**：文件标题和描述中提到了“Neural architecture search with reinforcement learning”，即通过增强学习进行神经网络架构搜索。增强学习是一种机器学习范式，主要通过与环境的...
评级：0 浏览量：330 收藏量：0 资源大小：716KB 上传时间：2019-01-22

: GRAPH HYPERNETWORKS FOR NEURAL ARCHITECTURE SEARCH.pdf 在人工智能研究领域，神经架构搜索（Neural Architecture Search，简称NAS）是一个非常热门的研究方向。NAS的目标是通过自动化的手段来发现特定任务的最佳神经网络拓扑结构，从而超越许多手动设计的架构。该技术在...
评级：0 浏览量：121 收藏量：0 资源大小：540KB 上传时间：2021-05-20

: Neural Architecture Search：使用Ultralytics框架进行YOLO-NAS目标检测本文《Neural Architecture Search：使用Ultralytics框架进行YOLO-NAS目标检测》所用的YOLO-NAS目标检测模型及其测试代码。
评级：0 浏览量：72 收藏量：0 资源大小：68.74MB 上传时间：2024-08-12

: FAST NEURAL NETWORK ADAPTATION VIA PARAME-TER REMAPPING AND ARCHITECTURE SEARCH 这篇标题为《FAST NEURAL NETWORK ADAPTATION VIA PARAMETER REMAPPING AND ARCHITECTURE SEARCH》的论文，其主要内容涉及到了计算机视觉领域中的一个重要议题，即如何通过参数重映射和网络结构搜索来快速适应神经...
评级：0 浏览量：102 收藏量：0 资源大小：3MB 上传时间：2021-06-02

: Python-PyTorch实现EfficientNeuralArchitectureSearchviaParametersSharing 在本文中，我们将深入探讨如何使用Python和PyTorch库实现一种高效的神经网络架构搜索（Neural Architecture Search，简称NAS）方法——“Efficient Neural Architecture Search via Parameter Sharing”（ENAS）。...
评级：0 浏览量：401 收藏量：1 资源大小：13.02MB 上传时间：2019-08-11

: 《Multinomial Distribution Learning for Effective Neural Architecture Search》 1、 propose a Multinomial Distribution Learning for extremely effective NAS, which considers the search space as a joint multinomial distribution. 2、Propose a performance ranking hypothesis, which ...
评级：0 浏览量：124 收藏量：0 资源大小：872KB 上传时间：2021-01-20

: GRAPH HYPERNETWORKS FOR NEURAL ARCHITECTURE SEARCH.zip 为了解决这个问题，"Graph Hypernetworks for Neural Architecture Search" 提出了一种新的方法，即利用图超网络来进行自动化的神经架构搜索。图超网络（Graph Hypernetworks）是一种强大的模型，它能够生成其他...
评级：0 浏览量：106 收藏量：0 资源大小：412KB 上传时间：2021-10-02

: Ultrafast Photorealistic Style Transfer via Neural Architecture 本文提出了一种基于神经架构搜索（Neural Architecture Search）的快速风格转移算法，称为Ultrafast Photorealistic Style Transfer via Neural Architecture。该算法可以生成高质量的风格转移图像，同时实现了高速...
评级：0 浏览量：154 收藏量：0 资源大小：6.4MB 上传时间：2021-10-19

: Neural Architecture Searching survey paper reading Neural Architecture Search (NAS) 是一个自动机器学习（AutoML）领域的关键研究方向，它旨在通过算法自动设计高效的神经网络架构。这篇论文调查了NAS的主要组成部分，包括搜索空间、搜索策略和性能估计策略，并探讨...
评级：0 浏览量：70 收藏量：0 资源大小：2.97MB 上传时间：2022-01-27

: PaddleSlim-develop.zip 模型结构搜索（Neural Architecture Search, NAS）是自动寻找高性能网络结构的技术。PaddleSlim支持多种NAS算法，如基于梯度的搜索、基于强化学习的搜索等，可以在大量可能的模型结构中找出最优解，从而减轻人工设计...
评级：0 浏览量：61 收藏量：0 资源大小：11.47MB 上传时间：2022-12-13

: UNDERSTANDING AND ROBUSTIFYING DIFFERENTIABLE ARCHITECTURE SEARCH 计算机视觉领域中，神经架构搜索（Neural Architecture Search，简称NAS）是指自动设计神经网络架构的过程。NAS在诸如图像分类、语义分割、视差估计等多个任务中达到了最先进的性能，引起了广泛关注。DARTS作为NAS的...
评级：0 浏览量：91 收藏量：0 资源大小：2.5MB 上传时间：2021-06-02

: PoseNFS:PyTorch 实现 Pose Neural Fabrics Search (PNFS)——用于人体姿态估计的 Part-specific 神经架构... 介绍在人体结构的先验知识的指导下搜索特定部位的基于细胞的神经结构 (CNF)。这个存储库是我们 PyTorch 实现的论文 ( )。宏观和微观层面的神经架构搜索空间：用法依赖关系通过pip install -r requirements....
评级：0 浏览量：229 收藏量：0 资源大小：630KB 上传时间：2021-05-30

: neural_architecture_search_with_reinforcement_learning_appendix_a:附录A（具有增强学习功能的神经体系... cd neural_architecture_search_with_reinforcement_learning_appendix_a git submodule init git submodule update 怎么跑 python main.py -p ./ -g 0 有关我的实施的详细信息除某些部分外，所有超参数和网络体系...
评级：0 浏览量：76 收藏量：0 资源大小：64KB 上传时间：2021-04-30

: Python-DeepSwarm神经网络架构搜索框架 Python-DeepSwarm是一个基于Swarm Intelligence的神经网络架构搜索（Neural Architecture Search，NAS）框架。它利用群体智能算法，如粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO），来自动探索最优的深度学习...
评级：0 浏览量：208 收藏量：1 资源大小：30KB 上传时间：2019-08-09

: ENAS-pytorch:PyTorch实施“通过参数共享进行有效的神经体系结构搜索” PyTorch中的高效神经体系结构搜索（ENAS）实现PyTorch实现。 ENAS通过在大型计算图中的子图模型之间共享参数，将（ NAS ）的计算需求（GPU小时）减少了1000倍。关于Penn Treebank语言建模的SOTA。...
评级：0 浏览量：249 收藏量：1 资源大小：13.02MB 上传时间：2021-04-21

: Python-Mnasnet的一个TensorflowKeras实现 A Tensorflow Keras implementation (Graph and eager execution) of Mnasnet: MnasNet: Platform-Aware Neural Architecture Search for Mobile. 提供在MNIST数据集上进行训练和评估的示例。
评级：0 浏览量：299 收藏量：0 资源大小：195KB 上传时间：2019-08-12

: Python-利用TensorFlow在ImageNet上实现PNASNet5 PNASNet（Progressive Neural Architecture Search Network）是由Google Brain团队提出的一种自动机器学习（AutoML）算法，它用于搜索最优的神经网络架构。PNASNet是NASNet（Neural Architecture Search Network）的...
评级：0 浏览量：234 收藏量：0 资源大小：12KB 上传时间：2019-08-09

: Information-Theoretic Aspects of Neural Networks 3.8 Neural Architecture with a Fuzzy Sigmoid 3.9 Fuzzy Considerations, Uncertainty and Information 3.10 Information-Theoretics of Crisp and Fuzzy Sets 3.10.1 Hartley-Shannon Function: A ...
评级：0 浏览量：289 收藏量：0 资源大小：9.11MB 上传时间：2008-10-06

: AutoDL-Projects:在PyTorch中实现的自动化深度学习算法自动化深度学习项目（AutoDL-Projects）是一个开源，轻量级但对所有人有用的项目。该项目实施了几种神经体系结构搜索（NAS）和超参数优化（HPO）算法。中文介绍见谁应该考虑使用AutoDL-Projects 想要尝试不同...
评级：0 浏览量：1773 收藏量：3 资源大小：1002KB 上传时间：2021-03-07

: Python-分享计算机视觉每天的arXiv文章 7. **模型搜索**：模型搜索是自动寻找最优模型结构的过程，如NAS（Neural Architecture Search）。它利用强化学习或其他优化算法来探索可能的网络架构，以达到最佳性能。Auto-Keras和DARTS（Differentiable ...
评级：0 浏览量：150 收藏量：0 资源大小：94KB 上传时间：2019-08-11

: A Semi-Supervised Assessor of Neural Architectures.pdf 这篇论文"A Semi-Supervised Assessor of Neural Architectures"是在计算机视觉领域的重要会议CVPR上发表的，主要探讨了神经架构搜索（Neural Architecture Search, NAS）中的一个重要问题：如何更高效地评估中间...
评级：0 浏览量：123 收藏量：0 资源大小：974KB 上传时间：2021-10-19

: Python-AutoML相关的论文教程PPT汇总论文部分可能涵盖了各种主题，如神经架构搜索（Neural Architecture Search）、元学习（Meta-Learning）在模型选择中的应用、集成学习策略（Ensemble Methods）以及基于贝叶斯优化的超参数调优方法。这些研究展示了...
评级：1 浏览量：188 收藏量：0 资源大小：77KB 上传时间：2019-08-09

: Python-NASBench神经架构搜索数据集和基准 NASBench是机器学习领域中的一个重要工具，专门针对神经架构搜索（Neural Architecture Search, NAS）进行设计。它提供了一个全面的数据集和基准，用于评估和比较不同的神经网络架构。在Python开发中，NASBench可以...
评级：0 浏览量：219 收藏量：0 资源大小：274KB 上传时间：2019-08-11

: Python-可区分的架构搜索卷积和循环网络可区分的架构搜索（DARTS，Differentiable Architecture Search）是一种新型的神经网络架构搜索（NAS，Neural Architecture Search）方法。传统的NAS通常基于强化学习或遗传算法，计算成本高且难以优化。DARTS通过...
评级：0 浏览量：68 收藏量：0 资源大小：3.82MB 上传时间：2019-08-11

: TF-NAS:TF-NAS TF-NAS 论文Pytorch官方代码ECCV2020。随着差异化神经体系结构搜索（NAS）的兴起，自动搜索受延迟限制的体系结构为减少人工和专业知识提供了新的视角。但是，搜索的体系结构通常在精度上不是最佳的，并且可能在...
评级：0 浏览量：141 收藏量：0 资源大小：1MB 上传时间：2021-04-01

: Python-TensorFlow增强学习神经网络架构搜索手把手指南在机器学习领域，神经网络架构搜索（Neural Architecture Search，简称NAS）已经成为研究热点，它自动寻找最优的网络结构，从而减轻了人工设计网络的负担。本指南将深入探讨如何利用Python和TensorFlow进行增强学习...
评级：0 浏览量：387 收藏量：1 资源大小：11.07MB 上传时间：2019-08-11

: minimal-nas:神经体系结构搜索系统的最少实现神经体系结构搜索系统的最少实现该存储库在PyTorch中实现了一个简单的神经体系结构搜索（NAS）系统。受的作品的启发。如何使用您可以通过直接调用train.py来运行实验： python train.py 您将在文件中找到许多...
评级：0 浏览量：103 收藏量：1 资源大小：30KB 上传时间：2021-03-09

: Python-实现论文AutoDeepLab分层神经架构搜索语义图像分割 AutoDeepLab的核心是分层神经架构搜索（Hierarchical Neural Architecture Search,HNAS）。传统的NAS通常搜索全局最优的网络结构，而HNAS则通过层次化的方式，逐步细化网络的设计，以适应不同尺度的特征。这种方法...
评级：0 浏览量：396 收藏量：0 资源大小：26KB 上传时间：2019-08-11

: 很棒的架构搜索：精选的很棒的架构搜索资源列表从压缩包文件名称"awesome-architecture-search-master"来看，这可能是一个开源项目或资料库的主分支，其中可能包含了丰富的NAS相关资源，如： 1. **论文集合**：包含最新的NAS研究论文，这些论文通常会提出新的...
评级：0 浏览量：51 收藏量：0 资源大小：4KB 上传时间：2021-02-05

: Awesome-Backbones-main 9. NASNet（Neural Architecture Search Network）：通过神经架构搜索自动化地寻找最优网络结构。这些backbones可以被用作基础模型，然后根据特定任务的需求进行微调或附加额外的层。在数据挖掘和机器学习项目中，...
评级：0 浏览量：51 收藏量：0 资源大小：1.33MB 上传时间：2023-07-31

: Python-一个用于对象检测和分割以及语义分割的AutoML开源项目描述中提到的“在Pytorch中实现AutoDeeplab / auto-deeplab / Hierarchical Neural Architecture Search”进一步细化了项目的实现细节。Pytorch是一个流行的深度学习框架，以其灵活性和易用性而受到开发者们的欢迎。...
评级：0 浏览量：268 收藏量：0 资源大小：265KB 上传时间：2019-08-11

: Python-基于深度神经网络和蒙特卡罗树搜索的神经网络搜索本文将深入探讨如何使用Python结合深度神经网络（Deep Neural Networks, DNN）与蒙特卡罗树搜索（Monte Carlo Tree Search, MCTS）进行神经网络结构搜索（Neural Architecture Search, NAS）。这种技术旨在自动化...
评级：0 浏览量：619 收藏量：2 资源大小：35.37MB 上传时间：2019-08-11

: Python-Mnasnet的PyTorch实现MnasNet平台感知神经架构搜索移动 A PyTorch implementation of Mnasnet: MnasNet: Platform-Aware Neural Architecture Search for Mobile.
评级：0 浏览量：602 收藏量：0 资源大小：2KB 上传时间：2019-08-11

: machine-learning-notes:关于机器学习各个主题的研究论文摘要 2021-04 分布式强化学习中的经常性经验重播[] 循环神经网络可以扭曲时间吗？ [ ] 增强型POET：通过无限制的学习挑战发明及其解决方案进行的开放式强化学习[ ] 递归神经网络的基于内存的控制[ ] ...
评级：0 浏览量：115 收藏量：0 资源大小：18KB 上传时间：2021-04-19

: MTLNAS:[CVPR 2020] MTL-NAS title={MTL-NAS: Task-Agnostic Neural Architecture Search towards General-Purpose Multi-Task Learning}, author={Yuan Gao and Haoping Bai and Zequn Jie and Jiayi Ma and Kui Jia and Wei
评级：0 浏览量：142 收藏量：0 资源大小：213KB 上传时间：2021-05-03

: Python-MoGA超越MobileNetV3的神经架构搜索小米AI的最新NAS成果在深度学习领域，神经架构搜索（Neural Architecture Search, NAS）已经成为一个重要的研究方向，它致力于自动化设计高性能的卷积神经网络（CNN）。近期，小米AI实验室推出了名为MoGA（Mobile Genetic Algorithm）的...
评级：0 浏览量：227 收藏量：0 资源大小：512KB 上传时间：2019-08-11

: awesome-nas-papers:很棒的神经建筑搜索论文很棒的神经建筑搜索论文我们希望维护一份与NAS相关的论文的完整列表，并为一些受到广泛关注的论文提供指南。目录（283）（261）（72）（21）（10）（12）任务 /// / // // ...被SP
评级：0 浏览量：99 收藏量：0 资源大小：59KB 上传时间：2021-03-21

: mobilenet系列V1-V3 V3采用了神经结构搜索（Neural Architecture Search, NAS）来自动化网络设计，找到了更高效的架构。新加入的SE模块（Squeeze-and-Excitation）能动态地调整通道的重要性，增强了模型的注意力机制。通过这些改进，...
评级：5 浏览量：697 收藏量：0 资源大小：3.57MB 上传时间：2022-06-05

: real-time-network:移动设备的实时网络架构和语义分段移动设备的实时网络谷歌学习可扩展的体系结构以实现可扩展的图像识别 MnasNet：面向平台的神经体系结构搜索移动 MobileNets：用于移动视觉应用的高效卷积神经网络 MobileNetV2：残差和线性瓶颈 ...
评级：0 浏览量：87 收藏量：0 资源大小：11KB 上传时间：2021-05-13

: PANSNet-CIFAR10 **PANSNet** 是一种进化神经网络架构搜索（Neural Architecture Search, NAS）方法，它通过逐步和对抗性的方式优化网络结构。进化算法在 NAS 领域被广泛应用，因为它们能够自动探索和选择最优的网络结构，减少了人工...
评级：0 浏览量：95 收藏量：0 资源大小：78KB 上传时间：2021-12-27

: morph-net：快速简单的深度网络结构资源受限学习 MorphNet：快速和简单的深度网络结构资源受限学习 [目录] 什么是MorphNet？ MorphNet是一种在训练过程中学习深度网络结构的方法。关键原则是不断放松网络结构学习问题。简而言之，MorphNet正则化器将过滤器的影响...
评级：0 浏览量：84 收藏量：0 资源大小：6.07MB 上传时间：2021-02-04

: Python-EfficientNets是一系列图像分类模型实现了最先进的精度但比以前的模型更小更快 EfficientNets的设计受到AutoML（自动化机器学习）的启发，特别是通过神经架构搜索（Neural Architecture Search, NAS）确定最优的尺度扩展参数。这些参数是在大规模搜索空间上通过强化学习优化得到的，确保模型在...
评级：0 浏览量：1177 收藏量：1 资源大小：1.26MB 上传时间：2019-08-11

: Python-NASFPN用于对象检测的学习可扩展特征金字塔结构而NAS-FPN（Neural Architecture Search - Feature Pyramid Network）则是在FPN的基础上进一步改进，通过神经架构搜索（Neural Architecture Search, NAS）自动化设计出更优的金字塔结构，以提升检测性能。...
评级：3 浏览量：726 收藏量：1 资源大小：11.06MB 上传时间：2019-08-10

: AutoGAN:[ICCV 2019]“ AutoGAN AutoGAN：神经网络搜索生成对抗网络用于代码。更新2019年10月2日：发布了搜索代码。介绍我们已经为生成对抗网络（GAN）设计了一种新颖的神经架构搜索框架，称为AutoGAN。实验验证了AutoGAN在无条件图像生成任务上的...
评级：0 浏览量：111 收藏量：0 资源大小：424KB 上传时间：2021-04-29

: ENAS-pytorch **标题解析：** "ENAS-pytorch" 这个标题指的是一个基于PyTorch实现的Efficient Neural Architecture Search (ENAS)框架。ENAS是一种自动化机器学习（AutoML）技术，它允许在神经网络架构搜索空间中进行高效采样，以...
评级：0 浏览量：249 收藏量：1 资源大小：234.26MB 上传时间：2020-06-22

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