ディープラーニングは、機械学習パイプラインの機能の設計を自動化することに成功しています。ただし、ニューラルネットワークパラメータを最適化するアルゴリズムは、大部分が手作業で設計されており、計算効率が悪

arxiv_reader のブックマーク 2021/10/26 12:37

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4710262534690182786/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2110.13100v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2110.13100v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2110.13100v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">未知のディープアーキテクチャのパラメータ予測</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/GNN">GNN</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/representation">representation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/learning">learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">ディープラーニングは、機械学習パイプラインの機能の設計を自動化することに成功しています。ただし、ニューラルネットワークパラメータを最適化するアルゴリズムは、大部分が手作業で設計されており、計算効率が悪</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20211026#bookmark-4710262534690182786"><span class="datetime-body">2021/10/26 12:37</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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