بحث هندسة الشبكة العصبية
البحث عن العمارة العصبية (Neural Architecture Search - NAS) هو تقنية تهدف إلى تلقائيّة تصميم الشبكات العصبية الاصطناعية (Artificial Neural Networks - ANN). هدفها الأساسي هو استكشاف وتحسين هياكل الشبكات بشكل آلي من خلال الخوارزميات لاكتشاف معماريات نماذج أكثر كفاءة وتعقيدًا، مما يعزز أداء وفعالية مهام التعلم الآلي. قيمة تطبيق NAS تكمن في تقليل التكلفة الزمنية المرتبطة بضبط المعلمات يدويًا، وتحسين كفاءة ودقة تصميم النموذج.
ImageNet
NAT-M4
NAS-Bench-201, ImageNet-16-120
Shapley-NAS
CIFAR-10
NAT-M4
NAS-Bench-201, CIFAR-100
Shapley-NAS
NAS-Bench-201, CIFAR-10
GenNAS
CIFAR-10 Image Classification
EEEA-Net-C (b=5)+ CO
CIFAR-100
DNA-c
NATS-Bench Topology, ImageNet16-120
GreenMachine-1
NATS-Bench Topology, CIFAR-10
NATS-Bench Topology, CIFAR-100
Food-101
Balanced Mixture
NAS-Bench-101
FireFly
NATS-Bench Size, CIFAR-10
BossNAS
NATS-Bench Size, CIFAR-100
CINIC-10
NAT-M4
DTD
NAT-M4
FGVC Aircraft
NAT-M4
NATS-Bench Size, ImageNet16-120
Oxford 102 Flowers
NAT-M4
Oxford-IIIT Pet Dataset
NAT-M4
Stanford Cars
NAT-M4
STL-10
NAT-M4
NAS-Bench-201
Improved FireFly Algorithme
LIDC-IDRI
NASLung (ours)
MNIST
NAS-Bench-301
DiNAS