Machine learning

Cerca d'Arquitectures Neuronals

La Cerca d'Arquitectures Neuronals (NAS, per les sigles en anglès), introduïda per Zoph i Le el 2017, optimitza automàticament decisions arquitectòniques com la profunditat, l'amplada i l'estructura de connexió d'una xarxa en lloc de dissenyar-les manualment. Els mètodes líders en aquest camp inclouen DARTS, ENAS i Once-for-All.

Obre a MethodMindAviatVídeoAviatDownload slides

Llegeix el mètode complet

Només per a membres

Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.

Inicia la sessió

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

+1 more

Fonts

  1. Zoph, B. & Le, Q.V. (2017). Neural Architecture Search with Reinforcement Learning. ICLR. link
  2. Liu, H. et al. (2019). DARTS: Differentiable Architecture Search. ICLR. link

Com citar aquesta pàgina

ScholarGate. (2026, June 1). Neural Architecture Search (NAS). ScholarGate. https://scholargate.app/ca/deep-learning/neural-architecture-search

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Citat per

ScholarGateNeural Architecture Search (Neural Architecture Search (NAS)). Recuperat el 2026-06-15 de https://scholargate.app/ca/deep-learning/neural-architecture-search · Conjunt de dades: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026