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自动元启发式算法设计与自回归学习
该研究提出了一种基于自回归学习的元启发式算法自动设计器，通过自动生成序列，可以全面发现元启发式算法的潜力并利用先前的设计经验，实现持续设计算法以解决开放式问题。在大量实验证明该设计器生成的算法在 25 个测试问题中超过了所有人类设计的基准算
PDF2 months ago
神经架构搜索中的进化与效率：专家设计和自动优化之间的桥梁
神经架构搜索（NAS）从手动设计到自动化，提供了全面的概述，强调其在不同领域中的应用，包括医学成像和自然语言处理。该文档详细介绍了从专家驱动设计到算法驱动过程的转变，探索了初步的方法，例如强化学习和进化算法。还讨论了计算需求和高效 NAS
PDF5 months ago
条件马尔可夫链搜索中的利用策略：三指标分配问题的案例研究
通过改进框架，我们的研究探索了条件马尔可夫链搜索在改进采用能力方面的几种扩展。我们将该框架应用于三指数分配问题的计算研究中，并实验结果表明，两阶段的条件马尔可夫链搜索确实优于单一阶段的搜索。
PDF5 months ago
ICML学习设计满足阈值规范的模拟电路
利用模拟数据的有监督学习方法生成数据集，通过有监督学习训练系统以设计满足阈值规范的电路，同时通过广泛的实验表明，该方法在线性、非线性和自主电路配置方面的成功率超过 90％，同时提高了数据效率一个数量级以上。
PDFa year ago
不同 iable 通道维度的可微架构搜索
本文提出一种新颖的可微分神经网络体系结构搜索方法，具有高效的动态通道分配算法，在生成 DNN 结构时达到了与现有方法相当的准确性和推断延迟，并配合自动设计 DNN 架构
PDFa year ago
通过迭代改进实现可控外推序列生成
本文研究了超出训练集范围的属性值控制生成问题，并提出了一种名为迭代控制外推的模型，用于解决蛋白质设计中的生成新序列问题，实验结果表明这种方法在 ACE2 稳定性和 AAV 适应性等任务中比现有方法表现更优秀。
PDFa year ago
用于轻量级单图像超分辨率的动态残差自注意力网络
本文提出了一种动态残差自注意力网络 (DRSAN) 用于轻量级单图像超分辨率，着重于建筑块之间的残差连接的自动设计，该网络通过动态残差关注 (DRA) 调整它的结构以适应输入统计数据，并进一步使用残差自注意力 (RSA) 模块提高性能。实验
PDF3 years ago
Auto Seg-Loss: 为语义分割寻找度量代理
本文主要介绍了在深度网络训练中设计适当的损失函数的重要性，特别是在语义分割领域，介绍了自动设计指标特定损失函数的方法，并介绍了代替度量中不可微分操作的可参数化函数以及在参数搜索中使用的两个约束。实验表明，所搜索的替代损失函数在其他数据集和网
PDF4 years ago
SemEval-2020 任务 10 中 ERNIE：使用预训练语言模型学习词汇强调选择
ERNIE 团队在 SemEval-2020 的任务 10 中取得第一名，提出了一种利用无监督预训练模型并在任务中进行微调的方法来寻找给定句子中最重要的单词，并证明这种方法可以通过额外的特征工程和数据增强来提高表现。最终他们的模型取得了 0
PDF4 years ago
检索 - 自适应：基于示例的比例相关信息图形自动生成
文章提出一种通过自动模仿网络上已有的设计样本，实现信息可视化自动创作的方法，包括检索阶段和调整阶段，后者采用类似于 MCMC 的迭代算法和递归神经网络来改进初稿，最终生成获得专家认可的图表。
PDF4 years ago
MorphNet：深度网络快速简单的资源约束结构学习
该论文提出了 MorphNet 方法，用于自动设计神经网络结构，可以根据资源约束（例如每个推理中的浮点操作数）调整网络大小并提高性能。
PDF7 years ago