基于强化学习的自动化神经网络设计
谢浩
蒋育康
焦润泽
1.同济大学电子与信息工程学院 上海 2018042.同济大学电子与信息工程学院 上海 2018043.同济大学电子与信息工程学院 上海 201804
摘要：近年来,深度学习(Deep learning,DL)在图像、语音和自然语言处理等领域都取得了突破性的进展.相比于传统的机器学习,深度学习避免了对于输入数据的手动特征提取,即特征工程(feature engineering),但是却引入了复杂的模型结构设计以及超参数调试工作.强化学习(Reinforcement Learning,RL)是目前最有可能成为通用人工智能的学习策略,本文探讨了如何利用强化学习来从假设空间中选取最优的网络结构,从而避免繁杂的手工设计工作.
关键词：深度学习强化学习模型设计
论文发表日期：2018-01-01
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：3( 30-32 )
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