基于无梯度进化的神经架构搜索算法研究综述

• 作者: 孙华 尚迪雅 曾庆亮 洪振厚
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 神经架构搜索 自动化深度学习 进化算法 搜索策略 进化神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 热点与综述
• 页码范围: 16-26
• 页数: 11页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0057520

摘要

自动化深度学习是目前深度学习领域的研究热点,神经架构搜索算法是实现自动化深度学习的主要方法之一,该类算法可以通过对搜索空间、搜索策略或优化策略进行不同定义来自动设计神经网络结构.阐述进化算法和进化神经网络的发展历程,分类介绍以进化算法为搜索策略实现神经架构搜索的方法和过程,并比较基于进化算法的不同神经架构搜索算法的特点和现状,在此基础上,对神经架构搜索算法的搜索空间、搜索策略以及算法的未来发展方向进行探讨和展望.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	尚迪雅		1	0	0.0	0.0
2	孙华		1	0	0.0	0.0
3	洪振厚		1	0	0.0	0.0
4	曾庆亮		1	0	0.0	0.0