加入昆明網(wǎng)站建設(shè)公司論文中的方法，可以讓你受到近期用強(qiáng)化學(xué)習(xí)做模型探索的研究啟發(fā)，尤其是在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索上，昆明網(wǎng)站建設(shè)公司其中用了一個(gè)RNN生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的設(shè)置文本。除了把這些關(guān)鍵思想用在不同的應(yīng)用中，本論文中的方法還展現(xiàn)出了一種全新的模式。

  這種全新的模式就是把原有的輸入以靈活得多的方法組合起來(lái)，從而讓搜索新型的優(yōu)化器變得可能。而且控制器RNN的總體結(jié)構(gòu)也得到升級(jí)。在這臺(tái)控制器上會(huì)迭代選擇長(zhǎng)度為5的子序列。它先選擇前兩個(gè)操作數(shù)和兩個(gè)一元函數(shù)來(lái)應(yīng)用操作數(shù)。
  然后昆明網(wǎng)站公司會(huì)用一個(gè)二進(jìn)制函數(shù)合并兩個(gè)一元函數(shù)的輸出。獲得的結(jié)果b就可以被下一輪子序列選中作為預(yù)測(cè)，或者成為更新規(guī)則。每次的預(yù)測(cè)都是由一個(gè)softmax分類(lèi)器執(zhí)行的，后成為下一輪迭代的輸入。