ScholarGate
Asistent
Machine learning

Automatsko pretraživanje arhitektura dubokih mreža

Automatsko pretraživanje arhitektura (NAS), koje su uveli Zoph i Le 2017., automatski optimizira arhitektonske odluke poput dubine, širine i strukture povezivanja mreže umjesto ručnog dizajna. Vodeće metode u ovom području uključuju DARTS, ENAS i Once-for-All.

Otvorite u MethodMindUskoroVideoUskoroPreuzmi prezentaciju

Pročitajte cijelu metodu

Samo za članove

Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.

Prijavite se

Karta metoda

Okruženje srodnih metoda — odaberite čvor za istraživanje.

+1 više

Izvori

  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

Kako citirati ovu stranicu

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

Koja metoda?

Postavite ovu metodu uz njoj najsrodnije i pročitajte ih jednu uz drugu — knjižnica vam knjige stavlja na stol; izbor je na vama.

Usporedi jedno uz drugo

Citirana u

ScholarGateNeural Architecture Search (Neural Architecture Search (NAS)). Preuzeto 2026-06-15 s https://scholargate.app/hr/deep-learning/neural-architecture-search · Skup podataka: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026