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首页> Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society> On neural architecture search and hyperparameter optimization: A max-flow based approach.

On neural architecture search and hyperparameter optimization: A max-flow based approach.

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第一作者： Chao,Xue
第一单位： School of Artificial Intelligence, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, PR China; JD Explore Academy, Beijing, PR China. Electronic address: xch@bupt.edu.cn.
作者： Chao,Xue [1] ; Jiaxing,Li [2] ; Xiaoxing,Wang [3] ; Yibing,Zhan [2] ; Junchi,Yan [3] ; Chun-Guang,Li [4]
作者单位： School of Artificial Intelligence, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, PR China; JD Explore Academy, Beijing, PR China. Electronic address: xch@bupt.edu.cn. [1] JD Explore Academy, Beijing, PR China. [2] MoE Key Lab of Artificial Intelligence, AI Institute, and Department of Computer Science and Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, PR China. [3] School of Artificial Intelligence, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, PR China. [4]
关键词 AutoMLHyperparameter optimizationNeural architecture search
医学主题词 算法(Algorithms);人类(Humans)
DOI 10.1016/j.neunet.2025.107507
PMID 40328083
发布时间 2025-05-31
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Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society

Neural networks

2025年188卷

107507页

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