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？
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什么是问答系统？
用于访问控制的面部识别使用面部特征来授予或拒绝对安全位置或系统的访问。它取代了传统的方法，如钥匙卡或密码，提供了一个非接触式和高效的解决方案。
该过程包括捕获尝试访问的个体的图像。系统检测人脸并提取关键特征，将其编码为数字嵌入。将该嵌入与
Adrian Rosebrock的深度学习书籍好不好？
自动驾驶汽车中的人工智能正在通过感知、决策和控制系统的进步而发展。感知模型分析来自摄像头、激光雷达和雷达的数据，以检测物体、识别车道并了解交通场景。
决策系统使用强化学习和深度神经网络来规划路线并响应动态环境。例如，特斯拉的自动驾驶仪采用
预训练嵌入的重要性是什么？
“预训练嵌入在自然语言处理（NLP）中至关重要，因为它们提供了一种方式，通过庞大的文本数据来表示单词和短语，从而捕捉它们的含义和关系。开发人员可以利用这些嵌入来节省构建模型时的时间和资源，而不是从零开始。例如，像Word2Vec、GloVe