ScholarGate
Assistent
Machine learning

Nevral arkitektursøk

Nevral arkitektursøk (NAS), introdusert av Zoph og Le i 2017, optimaliserer automatisk arkitektoniske beslutninger som et nettverks dybde, bredde og koblingsstruktur i stedet for å hånddesigne dem. Ledende metoder innen feltet inkluderer DARTS, ENAS og Once-for-All.

Åpne i MethodMindSnartVideoSnartDownload slides

Les hele metoden

Kun for medlemmer

Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.

Logg inn

Method map

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

+1 more

Kilder

  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

Slik siterer du denne siden

ScholarGate. (2026, June 1). Neural Architecture Search (NAS). ScholarGate. https://scholargate.app/no/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

Referert av

ScholarGateNeural Architecture Search (Neural Architecture Search (NAS)). Hentet 2026-06-15 fra https://scholargate.app/no/deep-learning/neural-architecture-search · Datasett: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026