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
AI代理如何利用群体智能？
AI代理通过模仿社会生物（如蚂蚁、蜜蜂或鸟群）的集体行为，利用群体智能来解决复杂问题。这种方法利用个体代理的简单行为创造出高效且协调的群体行动。每个代理遵循基本规则，并与环境中的其他代理进行互动，从而产生出智能模式，帮助处理优化、路径规划和
在群体系统中，迭代的作用是什么？
在群体系统中，迭代是一个基本过程，使这些系统能够通过重复的行动和反馈循环来适应和优化性能。群体系统模仿自然群体的集体行为，比如鸟群或鱼群。在这里，迭代的作用是细化群体中各个个体代理的互动和决策。每个周期或迭代使代理能够交换信息、评估他们的位
在人工智能中，学习代理是什么？
“人工智能中的学习代理是一种旨在通过经验获取知识或提高性能的系统。本质上，它从环境中吸收信息，并利用这些信息随着时间的推移做出更好的决策。学习过程使代理能够适应新情况，而不需要针对每一种可能情境进行明确编程。学习代理并不是用固定的一套规则进