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Neural Architecture Search/Preuve
Dossier de preuve de méthode

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.

Sources recorded, not reviewed

Dossier source

Citations copiées telles quelles du dossier source de la méthode. Aucune vérification au niveau de la revendication n'en est déduite.

Neural Architecture Search (NAS)
Dossier de méthode taxonomique · 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
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Revendications organisées

Revendications enregistrées dans le registre de preuves, chacune avec sa propre évaluation.

Pas encore de revendications organisées

Cette vue n'invente pas d'évaluation de revendication lorsque le registre n'en contient aucune.

Méthodes apparentées

Généré à partir du graphe de méthodes et présenté comme des relations suggérées par la machine — aucune revendication de preuve n'est déduite.

Same method familyKnowledge Distillationmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyLongformer / BigBirdmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyMixture of Expertsmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyRandom Forestmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyXGBoostmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.

Statut de la preuve

Sources recorded, not reviewed

Bibliographic sources are present. Claim-level evidence review has not been performed.

Sources

2 citations enregistrées, copiées du dossier source de la méthode.

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