Использование NAS в нейронных сетях выходит на новый уровень! В этой статье подробно рассмотрена роль собственных векторов и значений в ускорении процесса обучения сети. Узнайте, как подход NAS помогает оптимизировать параметры многослойного перцептрона, фокусируясь на количестве и размере скрытых слоев. Вы увидите, как правильный выбор архитектуры сети, опираясь на матричное пространство поиска, значительно улучшает производительность ваших моделей. Это не только повышает точность прогнозирования, но и экономит время на обучение, что особенно важно для алгоритмических трейдеров и разработчиков!
Читать далее...
Читать далее...