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【j2开奖】谷歌大脑:使用强化学习,从头生成神经网络架构(论文)(2)

时间:2016-12-06 03:17来源:本港台直播 作者:118开奖 点击:
图2:图示所研究的递归神经网络控制器如何对简单的卷积神经网络进行采样。该控制器可预测滤层高度,滤层宽度,步幅高度与步幅宽度与层次结构中滤

  图2:图示所研究的递归神经网络控制器如何对简单的卷积神经网络进行采样。该控制器可预测滤层高度,滤层宽度,步幅高度与步幅宽度与层次结构中滤层的数目并进行重复预测。每次预测都由 softmax 分类器执行,且预测结果作为下一步的输入参与预测。

  

【j2开奖】谷歌大脑:使用强化学习,从头生成神经网络架构(论文)

  第一层关键词从左至右依次为:参数服务器1,参数服务器2,参数服务器3;第二层关键词:控制器复制品1,控制器复制品2,控制器复制品3;第三层(蓝色,三个控制器下)均为:儿童复制品1,2,....m.

  图3:神经网络搜索分布式训练。我们采用一系列S参数服务器用于存储与发送参数到K控制器复制品。然后每个控制器复制品对m神经网络进行取样,并行运行多个儿童模型。记录每个儿童模型的精度来计算关于θc的梯度,然后将结果发回至参数服务器。

  

【j2开奖】谷歌大脑:使用强化学习,从头生成神经网络架构(论文)

  N-1跳跃联系(框内关键词从左至右依次为)滤层数目、锚点、滤层高度、滤层宽度、步幅高度、步幅宽度、锚点、滤层数目、滤层高度

  图4:控制器采用锚点与设定-选择注意形成跳跃联系

  论文地址:https://arxiv.org/pdf/1611.01578v1.pdf

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(责任编辑:本港台直播)
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