神经网络结构搜索方法综述

如今,深度学习广泛地应用于生活、工作中的各个方面,给我们带来了极大的便利.在此背景下,需要设计针对不同任务的神经网络结构,满足不同的需求.但是,人工设计神经网络结构需要专业的知识,进行大量的实验.因此,神经网络结构搜索算法的研究显得极为重要.神经网络结构搜索(NAS)是自动深度学习(AutoDL)过程中的一个基本步骤,对深度学习的发展与应用有着重要的影响.早期,一些神经网络结构搜索算法虽然搜索到了性能优越的神经网络结构,但是需要大量的计算资源且搜索效率低下.因此,研究人员探索了多种设计神经网络结构的算法,也提出了许多减少计算资源、提高搜索效率的方法.本文首先简要介绍了神经网络结构的搜索空间,其次对神经网络结构搜索算法进行了全面的分类汇总、分析,主要包括随机搜索算法、进化算法、强化学习、基于梯度下降的方法、基于顺序模型的优化算法,再其次探索并总结了提高神经网络结构搜索效率的方法,最后探讨了目前神经网络结构搜索工作中存在的问题以及未来的研究方向.

和胃降逆汤治疗功能性消化不良42例疗效观察

目的 观察和胃降逆汤治疗功能性消化不良的临床疗效。方法 70例功能性消化不良患者随机分为治疗组 42例和对照组 2 8例。对照组用西沙必利治疗 ,治疗组采用自拟和胃降逆汤治疗。 2组均 4周为 1个疗程 ,1个疗程后统计疗效。结果 治疗组总有效率92 .86% ,对照组为 78.5 7% ,2组比较有显著性差异 (P <0 .0 5 )。