基于强化学习的网络学习的搜索

目前人工智能浪潮席卷全球,开始在各个方面改变人们的生活。深度学习作为人工智能中比较重要的一项技术,发挥着重要的作用。神经网络的结构和参数是深度学习最关键的基石,针对不同的应用场景设计不同的网络结构,并通过反向传播算法调整网络的参数是目前通用的方法。然而,设计一个合适的网络结构需要算法工程师们耗费大量的心血,通过大量的实验进行验证,这是一个耗时耗力的过程。通过人工智能技术设计深度学习网络并调整参数是解决这一问题的有效方案。本文中介绍了一种通过深度强化学习自动搜索网络结构,并调整其参数的方案。这种方法可以有效地减少人工的消耗,节约了大量的人力物力,是一种真正智能的方案。