AI_papers_NAS 论文推荐

以下是一些关于 NAS（Neural Architecture Search）领域的优秀论文推荐，希望对您的研究有所帮助。

• Neural Architecture Search: A Survey
  这篇综述文章全面介绍了 NAS 的概念、方法以及最新的研究成果。阅读更多

• Efficient Neural Architecture Search via Parameter Sharing
  该论文提出了一种通过参数共享来提高 NAS 效率的创新方法。阅读更多

• NASNet: Learning Transferable Architecture Search
  NASNet 是一种可迁移的 NAS 方法，它在多个数据集上取得了很好的效果。阅读更多

• AutoDL: A One-Shot Learning Approach for Automatic Deep Learning Model Architecture Search
  AutoDL 通过一次性学习的方法，实现了自动深度学习模型架构搜索。阅读更多

NAS Architecture

• Learning Transferable Architectures for Scalable Neural Network Design
  这篇论文探讨了如何学习可迁移的架构以实现可扩展的神经网络设计。阅读更多

Neural Architecture

• One-Shot Learning for Neural Architecture Search
  该论文提出了一种新的 NAS 方法，通过一次性学习来提高搜索效率。阅读更多

One-Shot NAS

希望这些推荐能够帮助您在 NAS 领域的研究中取得进展。如果您对其他相关领域感兴趣，欢迎访问我们的 AI 研究专区 了解更多内容。