論文の概要: HiveNAS: Neural Architecture Search using Artificial Bee Colony
Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.10250v1
- Date: Fri, 18 Nov 2022 14:11:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-21 13:40:37.924592
- Title: HiveNAS: Neural Architecture Search using Artificial Bee Colony
Optimization
- Title(参考訳): HiveNAS:人工蜂コロニー最適化を用いたニューラルネットワーク探索
- Authors: Mohamed Shahawy and Elhadj Benkhelifa
- Abstract要約: 我々は,最初の人工ビーコロニーベースのNASフレームワークであるHiveNASを提案する。
本稿では,最初の人工Bee ColonyベースのNASフレームワークであるHiveNASを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The traditional Neural Network-development process requires substantial
expert knowledge and relies heavily on intuition and trial-and-error. Neural
Architecture Search (NAS) frameworks were introduced to robustly search for
network topologies, as well as facilitate the automated development of Neural
Networks. While some optimization approaches -- such as Genetic Algorithms --
have been extensively explored in the NAS context, other Metaheuristic
Optimization algorithms have not yet been evaluated. In this paper, we propose
HiveNAS, the first Artificial Bee Colony-based NAS framework.
- Abstract(参考訳): 従来のニューラルネットワーク開発プロセスは、かなりの専門知識を必要とし、直観と試行錯誤に大きく依存している。
neural architecture search (nas)フレームワークは、ロバストにネットワークトポロジを検索し、ニューラルネットワークの自動開発を促進するために導入された。
遺伝的アルゴリズムのような最適化手法はNASの文脈で広く研究されているが、他のメタヒューリスティック最適化アルゴリズムはまだ評価されていない。
本稿では,最初の人工Bee ColonyベースのNASフレームワークであるHiveNASを提案する。
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