Nchịkọta
Nchọgharị Neural Architecture (NAS) na-arụ ọrụ nhazi nke usoro netwọkụ akwara - ikwe ka algọridim, ọ bụghị mmadụ, kpebie ọkwa ole, ọrụ, yana otu ha si ejikọta. Ọ na-atụgharị imewe ihe nlereanya ka ọ bụrụ nsogbu nchọta, na-achọpụta ụlọ ọrụ ụlọ nke nwere ike ịsọ mpi ma ọ bụ tie ndị ejiri aka rụọ.
Ọchụchọ ihe owuwu akwara na-anọdụ na ngwa ngwa AI bụ isi. Mgbe ị ghọtara ya, isiokwu AI ndị ọzọ na-adị mfe ịtụle na atụnyere.
Ime miri emi
Ịmepụta netwọkụ akwara ozi site n'aka na-adị nwayọọ ma dabere na nghọta ọkachamara. NAS dochie nke ahụ site n'ịchọ oghere akọwapụtara nke ihe owuwu ụlọ nwere ike, nke atumatu na-atụpụta ndị ga-eme ntuli aka na ụzọ isi chọpụta etu onye ọ bụla si dị mma. NAS mbụ jiri mmụta nkwado ma ọ bụ algọridim evolushọn, na-azụ puku kwuru puku netwọọdụ ndị ndoro-ndoro anya - na-efu ọtụtụ puku ụbọchị GPU. Ọganihu a na-eme ka ọchụchọ dị ọnụ ala: ịkekọrịta ibu ('supernet' nke nwere ndị niile na-aga ime) yana ụzọ dị iche iche dị ka DARTS, nke na-eme ka nhọrọ dị iche iche banye na nke na-aga n'ihu ka mmụda gradient wee nwee ike ịkwalite ụkpụrụ ụlọ na ịdị arọ ọnụ. NAS weputara ụdị dị mma dị ka EfficientNet na ọtụtụ netwọkụ mkpanaka emebere ugbu a na mmepụta.
Nghọta nka nka
NAS nwere ihe atọ: oghere ọchụchọ (ihe mgbochi ụlọ na otu ha nwere ike isi jikọọ), atụmatụ ọchụchọ (mmụta nkwado, evolushọn, ọchụchọ na-enweghị usoro, ma ọ bụ dabere gradient), na usoro nleba anya arụmọrụ. Ịzụ onye ọ bụla n'ime ha ka ha na-emekọ ihe ọnụ dị oke ọnụ, yabụ NAS na-eji ụzọ mkpirisi: ikekọrịta ibu n'ofe supernet, proxies dị ala (obere oge, data pere mpe), yana amụma amụma. DARTS na-eme nhọrọ nke 'nke ọrụ na-aga ebe a' na-aga n'ihu site na ngwakọta softmax-weighted, na-ebuli ya na gradients, wee gosipụta nsonaazụ ya ka ọ bụrụ ụlọ ikpeazụ.
Ịchọ Nchọgharị Neural Architecture
Nchọgharị Neural Architecture (NAS) na-arụ ọrụ nhazi nke usoro netwọkụ akwara - ikwe ka algọridim, ọ bụghị mmadụ, kpebie ọkwa ole, ọrụ, yana otu ha si ejikọta. Ọ na-atụgharị imewe ihe nlereanya ka ọ bụrụ nsogbu nchọta, na-achọpụta ụlọ ọrụ ụlọ nke nwere ike ịsọ mpi ma ọ bụ tie ndị ejiri aka rụọ. Ọchụchọ ihe owuwu akwara na-anọdụ na ngwa ngwa AI bụ isi. Mgbe ị ghọtara ya, isiokwu AI ndị ọzọ na-adị mfe ịtụle na atụnyere. Iji wulite nghọta miri emi, na-emeso Neural Architecture Search dị ka ihe nlereanya na-arụ ọrụ, ọ bụghị otu akụkụ: kọwaa nsonaazụ achọrọ, dokwuo anya echiche, kewaa ihe sistemụ nwere ike ime nke ọma na ihe ka na-achọ mkpebi ndị ọkachamara.
Na omume, otu ndị siri ike na-eji Neural Architecture Search na-ebu ụzọ mepụta ụdị echiche siri ike, wee mapụta ụdị ndị ahụ ka ọ bụrụ ezigbo mmachi mmepụta. Ha na-edepụta njirisi ịga nke ọma nke ọma, nwalee megide data ziri ezi yana usoro ọrụ, yana na-atụgharị dabere na usoro ọdịda ahụrụ karịa karịa mmeri otu oge. Nke a bụ ebe nghọta usoro ihe atụ na-atụgharị ghọọ ike na-adịgide adịgide n'ofe ngwaahịa, amụma na arụmọrụ.
Ọ na-enyere gị aka ikewapụta nkwupụta ọrụ aka doro anya na asụsụ ahịa. N'otu oge ahụ, ndị otu dị iche iche nwere ike iji otu okwu dị iche iche, yabụ kọwapụta oke n'oge. Ụzọ kachasị na-agbanwe agbanwe bụ ijikọ ọsọ nnwale na ịdọ aka ná ntị ọchịchị: ndị na-anya ụgbọ elu, ijide ihe akaebe, bipụta ndekọ mkpebi, na na-aga n'ihu na-emelite nchekwa dị ka omume nlereanya, atụmanya ndị ọrụ, na ihe iwu chọrọ.
Mmetụta atụmatụ
Ọ na-enyere gị aka ikewapụta nkwupụta ọrụ aka doro anya na asụsụ ahịa.
Ọ na-enyere gị aka ikewapụta nkwupụta ọrụ aka doro anya na asụsụ ahịa. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.
Ị nwere ike ịjụ ajụjụ mmejuputa iwu ka mma tupu itinye ego ma ọ bụ oge.
Ị nwere ike ịjụ ajụjụ mmejuputa iwu ka mma tupu itinye ego ma ọ bụ oge. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.
Ndị otu nwere nghọta na-eme ka ngwaahịa, amụma na mkpebi mmụta ka mma.
Ndị otu nwere nghọta na-eme ka ngwaahịa, amụma na mkpebi mmụta ka mma. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.
Mmejuputa n'ezie n'ụwa
Ezinụlọ EfficientNet Google, onye nhazi ihe owuwu ha nwere ntụzịaka site na nchọ akpaghị aka maka izi ezi siri ike-kwa-FLOP.
Ụdị ọhụhụ ekwentị (dị ka MnasNet) na-achọ ngwa ngwa na ezigbo ekwentị na akaghị ya maka ọsọ ngwaọrụ.
Akụrụngwa maara NAS nke na-ahazi netwọk na ebe nchekwa ngwa ngwa ma na-agbakọ oke.
nyiwe AutoML na-ahapụ ndị na-abụghị ndị ọkachamara nweta ụdị omenala asọmpi site na ịchọ ụlọ ọrụ na-akpaghị aka.
Usoro mmejuputa
Ọchụchọ Architecture Neural na omume
Ezinụlọ EfficientNet Google, onye nhazi ihe owuwu ha nwere ntụzịaka site na nchọ akpaghị aka maka izi ezi siri ike-kwa-FLOP.
Ezinụlọ EfficientNet Google, onye ụkpụrụ ụlọ ha na-eduzi site na nchọ akpaghị aka maka izi ezi siri ike-kwa-FLOP Otu na-enwetakarị nsonaazụ kacha mma mgbe ha kọwapụtara ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, na-edobe ụzọ ịrị elu mmadụ maka oke ikpe, ma soro ma uru nrụpụta yana ụgwọ njehie ka oge na-aga.
Ọchụchọ Architecture Neural na omume
Ụdị ọhụhụ ekwentị (dị ka MnasNet) na-achọ ngwa ngwa na ezigbo ekwentị na akaghị ya maka ọsọ ngwaọrụ.
Ụdị ọhụụ nke ekwentị (dị ka MnasNet) achọtara na latency na ekwentị n'ezie na loop maka ngwa ngwa na-agba ọsọ Otu egwuregwu na-enwetakarị nsonaazụ kacha mma mgbe ha na-akọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, na-eme ka ụzọ mmadụ si abawanye maka ọnụ ọnụ, ma soro ma uru nrụpụta na ụgwọ njehie na oge.
Ọchụchọ Architecture Neural na omume
Akụrụngwa maara NAS nke na-ahazi netwọk na ebe nchekwa ngwa ngwa ma na-agbakọ oke.
Ngwa ngwa-aware NAS nke na-ahazi netwọk maka ebe nchekwa ihe ome osooso na ịgbakọ oke Otu dị iche iche na-enweta nsonaazụ kacha mma mgbe ha kọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, na-edobe ụzọ ịrị elu mmadụ maka ikpe ikpe, ma soro ma uru nrụpụta yana ụgwọ njehie ka oge na-aga.
Ọchụchọ Architecture Neural na omume
nyiwe AutoML na-ahapụ ndị na-abụghị ndị ọkachamara nweta ụdị omenala asọmpi site na ịchọ ụlọ ọrụ na-akpaghị aka.
Igwe ikpo okwu AutoML na-ahapụ ndị na-abụghị ndị ọkachamara nweta ụdị asọmpi asọmpi site na ịchọ ụlọ ọrụ na-akpaghị aka Otu dị iche iche na-enweta nsonaazụ kacha mma mgbe ha kọwapụtara ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, na-edobe ụzọ ịrị elu mmadụ maka ikpe ihu, ma soro ma uru nrụpụta yana ụgwọ njehie n'ime oge.
Ihe ize ndụ & okporo ụzọ nche
Otu dị iche iche nwere ike iji otu okwu ahụ mee ihe n'ụzọ dị iche, yabụ kọwapụta oge n'oge.
Ihe nrịbama nwere ike ịdị ike ebe arụmọrụ ụwa na-adaghị adaba.
Ileghara ogo data na atụmatụ nyocha anya na-ebutekarị nsonaazụ na-adịghị mma.
Map mmejuputa
Malite na nkọwa asụsụ dị larịị nke nsonaazụ ịchọrọ.
Malite na nkọwa asụsụ dị larịị nke nsonaazụ ịchọrọ. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.
Họrọ otu metrik ịga nke ọma na otu ọnọdụ ọdịda tupu nnwale.
Họrọ otu metrik ịga nke ọma na otu ọnọdụ ọdịda tupu nnwale. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.
Gbaa obere onye na-anya ụgbọ elu nwere data nnọchite anya, ọ bụghị ihe ngosi ngosi na-egbu maramara.
Gbaa obere onye na-anya ụgbọ elu nwere data nnọchite anya, ọ bụghị ihe ngosi ngosi na-egbu maramara. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.
Detuo ebe Ọchụchọ Architecture Neural na-enyere aka yana ebe ụzọ dị mfe ka mma.
Detuo ebe Ọchụchọ Architecture Neural na-enyere aka yana ebe ụzọ dị mfe ka mma. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.