ABSTRACT framgång av djupt lärande beror på att nding en arkitektur till t uppgiften. Eftersom det djupa lärandet har skalats upp till mer utmanande uppgifter har arkitekturerna blivit en kult att designa för hand. is paper föreslår en automatiserad metod, CoDeepNEAT, för att optimera djupgående lärande arkitekturer genom evolution. Genom att utvidga befintliga neuroevolutionsmetoder till topologi, komponenter och hyperparametrar uppnår denna metod resultat jämförbara med bästa mänskliga design i standardriktmärken i objektigenkänning och språkmodellering. Det stöder också att bygga en verklig tillämpning av automatiserad bildtextning på en tidning webbplats. Med tanke på den förväntade ökningen av tillgänglig datorkraft är utvecklingen av djupa nätverk lovande för att bygga djupt lärande tillämpningar i framtiden.
I ett nyligen utfört arbete, Miikkulainen et al. REF föreslog CoDeepNEAT-algoritm för optimering av djupinlärningsarkitekturer genom evolution genom att utvidga befintliga neuroevolutionsmetoder till topologi, komponenter och hyperparametrar.
Evolving Deep Neural Networks