論文の概要: Evolution and Efficiency in Neural Architecture Search: Bridging the Gap Between Expert Design and Automated Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.17012v2
- Date: Tue, 2 Apr 2024 06:35:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-04 07:37:38.224468
- Title: Evolution and Efficiency in Neural Architecture Search: Bridging the Gap Between Expert Design and Automated Optimization
- Title（参考訳）: ニューラルネットワーク探索における進化と効率性 - エキスパート設計と自動最適化のギャップを埋める
- Authors: Fanfei Meng, Chen-Ao Wang, Lele Zhang,
- Abstract要約: 本稿では,ニューラルネットワーク検索の概要について概説する。
手動設計から自動化された計算駆動アプローチへの進化を強調している。
医療画像や自然言語処理など、さまざまな分野の応用を強調している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7385545432331702
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The paper provides a comprehensive overview of Neural Architecture Search (NAS), emphasizing its evolution from manual design to automated, computationally-driven approaches. It covers the inception and growth of NAS, highlighting its application across various domains, including medical imaging and natural language processing. The document details the shift from expert-driven design to algorithm-driven processes, exploring initial methodologies like reinforcement learning and evolutionary algorithms. It also discusses the challenges of computational demands and the emergence of efficient NAS methodologies, such as Differentiable Architecture Search and hardware-aware NAS. The paper further elaborates on NAS's application in computer vision, NLP, and beyond, demonstrating its versatility and potential for optimizing neural network architectures across different tasks. Future directions and challenges, including computational efficiency and the integration with emerging AI domains, are addressed, showcasing NAS's dynamic nature and its continued evolution towards more sophisticated and efficient architecture search methods.
- Abstract（参考訳）: この論文は、手動設計から自動化された計算駆動アプローチへの進化を強調した、ニューラルネットワーク探索(NAS)の包括的な概要を提供する。
NASの開始と成長をカバーし、医療画像や自然言語処理など、さまざまな領域での応用を強調している。
この文書では、専門家駆動設計からアルゴリズム駆動プロセスへの移行について詳述し、強化学習や進化的アルゴリズムといった最初の方法論を探求している。
また、計算要求の課題や、微分可能なアーキテクチャ探索やハードウェア対応NASといった効率的なNAS方法論の出現についても論じている。
この論文は、コンピュータビジョン、NLPなどにおけるNASの応用をさらに詳しく説明し、その汎用性と、さまざまなタスクにわたってニューラルネットワークアーキテクチャを最適化する可能性を示している。
計算効率や新興AIドメインとの統合を含む今後の方向性や課題に対処し、NASのダイナミックな性質と、より高度で効率的なアーキテクチャ探索方法への継続的な進化を示す。
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