神经结构搜索的演变与效率：缩小专家设计与自动化优化之间的差距
摘要
本文全面概述了神经结构搜索（NAS），重点强调了它从手动设计到自动化、计算驱动的方法的演变。它介绍了NAS的起源和发展，强调了它在医学成像和自然语言处理等不同领域的应用。该文件详细说明了从专家驱动设计到算法驱动过程的转变，探索了强化学习和进化算法等初始方法。它还讨论了计算需求的挑战以及高效NAS方法（如可微分结构搜索和硬件感知NAS）的出现。本文进一步阐述了NAS在计算机视觉、NLP等领域的应用，展示了其多样性和优化不同任务中神经网络结构的潜力。文章还介绍了未来的方向和挑战，包括计算效率和与新兴AI领域的整合，展示了NAS的动态性质和持续向更复杂、更高效的架构搜索方法演变的趋势。
引用本文（GB/T 7714）
凡非 孟, 琛奥 王, 乐乐 张. 神经结构搜索的演变与效率：缩小专家设计与自动化优化之间的差距[J]. Shi dai ji shu., 2024.
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