Nachweisdatensatz der Methode
Neural Architecture Search
Neural Architecture Search (NAS), introduced by Zoph and Le in 2017, automatically optimizes architectural decisions such as a network's depth, width, and connection structure instead of hand-designing them. Leading methods in the field include DARTS, ENAS, and Once-for-All.
Quellendatensatz
Zitate wörtlich aus dem Quellendatensatz der Methode übernommen. Daraus wird keine Überprüfung auf Claim-Ebene abgeleitet.
Neural Architecture Search (NAS)
Taxonomischer Methodendatensatz · ml-model / deep-learning
- Zoph, B. & Le, Q.V. (2017). Neural Architecture Search with Reinforcement Learning. ICLR. · URL
- Liu, H. et al. (2019). DARTS: Differentiable Architecture Search. ICLR. · URL
Kuratiert Claims
Claims im Evidenz-Ledger gespeichert, jeder mit seiner eigenen Bewertung.
Noch keine kuratierten Claims
Diese Ansicht erfindet keine Claim-Bewertung, wenn das Ledger keine hat.
Verwandte Methoden
Generiert aus dem Methoden-Graphen und als maschinell vorgeschlagene Beziehungen angezeigt – es wird kein Evidenz-Claim abgeleitet.