AI_papers_NAS 近期研究概述

随着深度学习技术的不断发展，神经网络架构搜索（Neural Architecture Search，简称NAS）成为近年来人工智能领域的研究热点。以下是一些近期关于 NAS 的研究进展：

• 高效搜索方法：为了提高 NAS 的搜索效率，研究人员提出了多种高效搜索方法，如基于强化学习的搜索方法、基于元学习的方法等。
• 多模态学习：NAS 在多模态学习中的应用也逐渐受到关注，研究者尝试将 NAS 应用于图像、文本和语音等多模态数据的处理。
• 迁移学习：将 NAS 与迁移学习相结合，可以进一步提升模型的性能，特别是在数据量有限的情况下。

以下是一些具体的近期研究论文：

• 标题：Efficient Neural Architecture Search via Progressive Neural Module Selection
  • 摘要：本文提出了一种渐进式神经网络模块选择方法，通过逐步选择模块来构建高效的网络结构。
• 标题：Neural Architecture Search for Multimodal Learning
  • 摘要：本文研究了 NAS 在多模态学习中的应用，提出了一种新的多模态 NAS 框架。
• 标题：Neural Architecture Search with Transfer Learning
  • 摘要：本文探讨了 NAS 与迁移学习相结合的方法，以提高模型在有限数据上的性能。

NAS 研究趋势图

更多关于 NAS 的研究内容，请访问我们的 NAS 研究专题 页面。