神经架构搜索 (NAS) 是用于设计和优化神经网络架构的自动化过程。NAS算法不是手动选择超参数和模型架构，而是探索不同的配置和架构，以确定最适合给定任务的配置和架构。
此过程通常涉及诸如强化学习，进化算法或基于梯度的优化之类的搜索方法，以生成和评估可能的架构。目标是找到一种具有最少人工干预的高性能模型架构。
NAS广泛用于优化架构在模型性能方面发挥重要作用的任务中，例如图像分类和自然语言处理。
什么是早停法？
继续阅读
您如何处理搜索中的超出词汇表的图像？
处理搜索中的不在词表内的图像涉及开发技术，以处理和索引没有简单标签的图像或不属于现有数据集的图像。当用户搜索图像时，搜索系统需要识别和理解图像所描绘的内容，即便它之前未曾遇到过该图像或类似的图像。这可以通过特征提取和相似性匹配技术的结合来实
无服务器架构的使用案例有哪些？
无服务器架构是一种云计算模型，开发者在该模型中可以构建和运行应用程序，而无需管理底层基础设施。开发者无需处理服务器维护、扩展和配置等问题，可以专注于编写代码和实现功能。该模型通常通过在特定事件发生时执行的函数或微服务来实现，例如HTTP请求
多代理系统在群体机器人中如何工作？
"群体机器人中的多智能体系统涉及一组机器人，它们共同工作以实现共同目标，而无需中央控制。每个机器人或智能体的能力有限，基于局部信息和简单规则进行操作。通过遵循这些规则，机器人能够协调它们的行动，通过环境间接进行通信，并根据需要适应变化。这种