普林斯顿大学提出种子神经网络架构(NeST: A Neural Network Synthesis Tool Based on a Grow-and-Prune Paradigm)
普林斯顿大学最近提出的NeST方法从新的角度为神经网络优化打开了方向。研究人员提出的新技术可以用「种子」神经网络为基础,对特定数据集自动生成最优化的神经网络,这些生成的模型在性能上超过此前业内最佳水平,同时资源消耗与模型尺寸相比同类模型小了一个数量级。研究人员称,NeST方法在工作过程中与人类大脑的成长和处理任务方式非常相近。过去十几年,神经网络变革了大量的研究领域,例如计算机视觉、语音识别、机器