Fugu-MT 論文翻訳(概要): HiveNAS: Neural Architecture Search using Artificial Bee Colony Optimization

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: 翻訳完了
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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