最新最全论文合集——自动机器学习在计算机视觉中的应用

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2017年5月，Google Brain的研究人员宣布创建AutoML–一种能够让AI生成AI的人工智能。最近，他们决定向AutoML提出迄今为止最大的挑战，使得AI可以自己“孕育”AI，创建了一个超过所有人类智慧的“孩子”。Google的研究人员使用一种称为强化学习的方法来自动设计机器学习模型。AutoML充当一个神经网络控制器，为特定任务开发一个子AI网络。对于研究人员称为NASNet的这个特殊的儿童AI来说，这个任务是实时地在视频中识别物体：人，汽车，交通信号灯，手袋，背包等等。AutoML将评估NASNet的性能，并使用这些信息来改善其子AI，重复这个过程数千次。在Google研究人员称为“计算机视觉领域最受尊敬的两个大型学术数据集”的ImageNet图像分类和COCO目标检测数据集上进行测试时，NASNet胜过了所有其他计算机视觉系统。

该论文集共收录25篇论文，引用最多的论文为Progressive Neural Architecture Search，引用数为977。

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