本文介绍的是近来新的一种深度学习工具箱——AutoML和神经架构搜索（ Neural Architecture Search，NAS），它们是深度学习领域中新一任国王，以快速且简单粗暴的方式，并在不需要太多人为参与的情况下为我们的机器学习任务获得高精度模型。神经架构搜索（NAS）开发神经网络模型通常需要大量的模型工程，一般可以通过迁移学习快速搭建出一个“能用”的模型出来，但如果真的想要获得最佳性能...
递归神经网络递归神经网络非常强大，因为它们结合了两个属性：1）分布式隐藏状态，可以让他们有效地存储关于过去的大量信息; 2）非线性动态，使他们能够以复杂的方式更新隐藏状态。有了足够的神经元和时间，RNN可以计算任何可以通过计算机计算出来的东西。那么RNN可以展示什么样的行为？它们可以振荡，它们可以解决点吸引子，它们可以表现混乱。它们还可以学习如何实施许多小程序，每个程序捕获一块知识，并行运行，相互...
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