Тип публикации: доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций
Конференция: Актуальные проблемы авиации и космонавтики; Красноярск; Красноярск
Год издания: 2025
Ключевые слова: автоматизированный поиск архитектур, нейронные сети, градиентные методы, эволюционные алгоритмы, обучение с подкреплением, гибридные подходы, automated architecture search, neural networks, gradient methods, evolutionary algorithms, reinforcement learning, hybrid approaches
Аннотация: В тезисе приводится анализ современных алгоритмических и гибридных подходов автоматизированного поиска архитектур нейронных сетей (NAS). Рассмотрены преимущества и недостатки методов градиентного поиска, эволюционных алгоритмов, обучения с подкреплением и гибридных подходов. Уделяется внимание гибридным методам, объединяющих несколПоказать полностьюько подходов, обеспечивающих наилучший баланс между скоростью, точностью и затратами, что делает их перспективными для широкого круга задач машинного обучения. The paper provides an analysis of modern algorithmic and hybrid approaches to automated search for neural network architectures (NAS). The advantages and disadvantages of gradient search methods, evolutionary algorithms, reinforcement learning, and hybrid approaches are considered. Attention is paid to hybrid methods combining several approaches that provide the best balance between speed, accuracy and cost, which makes them promising for a wide range of machine learning tasks.
Журнал: Актуальные проблемы авиации и космонавтики
Номера страниц: 72-74
Место издания: Красноярск