https://arxiv.org/abs/1709.07417 Neural Optimizer Search with Reinforcement Learning We present an approach to automate the process of discovering optimization methods, with a focus on deep learning architectures. We train a Recurrent Neural Network controller to generate a string in a domain specific language that describes a mathematical arxiv.org 1. 뉴럴넷도 찾고, 활성화함수도 찾는데 옵티마이저라고 못 찾을 거 있나? 옵티마이..

https://arxiv.org/abs/1710.05941 Searching for Activation Functions The choice of activation functions in deep networks has a significant effect on the training dynamics and task performance. Currently, the most successful and widely-used activation function is the Rectified Linear Unit (ReLU). Although various hand-design arxiv.org 1. 그래, 렐루 좋은데 언제까지 렐루에만 안주할래? 우리는 오토매틱 서치로 새로운 액티베이션 펑션 만들거야! 2..

https://arxiv.org/abs/1611.01578 1. 근본적인 물음: 좋은 비전 아키텍쳐란 무엇이고 어떻게 표현할 수 있으며, 어떻게 만들어야 하는가? 꼭 사람이 만들어야 하는가? 2. NN은 결국 computational graph로 표현할 수 있다면, 노드들을 쌓아서 NN을 만들 수 있고, 결국 강화학습으로 해결 가능한 하나의 sequential decision making problem으로 해석할 수 있다! 3. 800개의 GPU를 갈아넣은 결과 기존에 찾아볼 수 없었던 구조의 새롭고 성능좋은 뉴럴넷이 탄생했으며, 이것은 “강화학습 기반 NAS”의 진정한 시작을 의미한다.