ScholarGate
Asistenti
Machine learning

Kërkimi i Arkitekturës Neurale

Kërkimi i Arkitekturës Neurale (NAS), i prezantuar nga Zoph dhe Le në 2017, optimizon automatikisht vendimet arkitekturore si thellësia, gjerësia dhe struktura e lidhjes së një rrjeti në vend që t'i projektojë ato manualisht. Metodat kryesore në fushë përfshijnë DARTS, ENAS dhe Once-for-All.

Hapeni në MethodMindSë shpejtiVideoSë shpejtiShkarko diapozitivat

Lexoni metodën e plotë

Vetëm për anëtarët

Hyni me një llogari falas për ta lexuar këtë seksion.

Hyni

Harta e metodave

Lagjja e metodave të lidhura — zgjidhni një nyje për të eksploruar.

+1 të tjera

Burimet

  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

Si ta citoni këtë faqe

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

Cila metodë?

Vendoseni këtë metodë pranë të afërmeve të saj më të ngushta dhe lexojini krah për krah — biblioteka i shtron librat mbi tryezë; zgjedhja është e juaja.

Krahasoni krah për krah

Cituar nga

ScholarGateNeural Architecture Search (Neural Architecture Search (NAS)). Marrë më 2026-06-15 nga https://scholargate.app/sq/deep-learning/neural-architecture-search · Seti i të dhënave: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026