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English(EN) Towards Code-Oriented LM Embeddings for Surrogate-Assisted Neural Architecture Search

代码嵌入提升神经架构搜索效率

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种名为代码导向语言模型嵌入（COLE）的新方法来改进神经架构搜索（NAS）。该技术使用现成的语言模型从神经架构的代码表示中生成嵌入，从而绕过了昂贵的微调或复杂的特征工程的需要。在 NAS-Bench-201 和 einspace 上的实验表明，COLE 嵌入的性能优于其他基于文本的编码，并显著降低了找到高性能架构所需的评估预算。 AI

影响 引入了一种更有效的设计神经网络的方法，有可能加速人工智能模型开发。

排序理由 该集群包含一篇详细介绍神经架构搜索新方法的学术论文。

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.NE (Neural & Evolutionary) TIER_1 English(EN) · Jason Zutty ·

    面向代码的语言模型嵌入用于代理辅助神经架构搜索

    Developing effective surrogates (performance predictors) for Neural Architecture Search (NAS) typically requires expensive fine-tuning or the engineering of complex representations. We propose a low-cost embedding strategy that leverages the inductive bias of Language Models (LMs…

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