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什么是神经架构搜索以及它在机器学习中如何工作？
为什么重要：神经架构搜索有助于自动化创建神经网络结构的过程，帮助我们创建高性能模型。
来源:人工智能+简介
简介近年来，人工智能和机器学习领域取得了巨大进步，神经网络的发展在这一进步中发挥了关键作用。这些网络受到人脑神经结构的启发，能够处理和学习大量数据。随着其复杂性的增加，对优化架构以提高效率和性能的需求也在增长。神经架构搜索 (NAS) 通过自动设计一系列任务的神经架构来满足这一需求，通常超越了人类设计的替代方案。
人工智能领域最近的显著成就之一是 ChatGPT，这是一种强大的语言模型，它使用 Transformer 架构彻底改变了自然语言理解。通过利用 NAS 技术，我们可以优化基于 Transformer 的模型，以获得卓越的性能，同时保持资源效率。 NAS 是自动化机器学习 (AutoML) 的一个重要方面，与超参数优化 (HPO) 密切相关，旨在在指定的搜索空间、预算和数据集内发现高性能架构。
在语言、语音和视觉任务中，人们对 Transformers、BERT 模型和 Vision Transformers 的 NAS 的兴趣日益浓厚，凸显了对神经架构搜索方法的需求，并讨论了该领域未来的潜在方向。
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另请阅读：AI 术语表 另请阅读：AI 术语表 AI 术语表什么是神经架构搜索？
什么是神经架构搜索？神经架构搜索 (NAS) 是一种自动设计神经网络架构的过程，神经网络架构是深度学习模型的基础结构。
NAS 的目标是通过搜索大量可能的配置空间来找到特定任务（例如图像识别或自然语言处理）的最佳架构。