皆さんこんにちは、
現在、卒業研究（ファイナルイヤープロジェクト）の評価段階にあり、私が構築したシステムについてフィードバックを探しています。これは HyNAS-R という名前で、ゼロコスト代理（プロキシ）とメタヒューリスティック最適化を組み合わせることで、NLPタスクに最適な RNN アーキテクチャを自動的に見つけるためのニューラルアーキテクチャ探索ツールです。
このシステムの中核となるアルゴリズムと、技術スタックを説明する動画を記録しました。具体的には、Improved Grey Wolf Optimizer（改良版グレイウルフ最適化）と Hidden Covariance（隠れた共分散）プロキシを用いて、高価な学習実行を行わずに何千ものアーキテクチャを探索する仕組みです。
動画の説明: https://youtu.be/mh5kOF84vHY
内訳を見て、ぜひご意見を共有していただける方がいれば、とてもありがたいです。いただいた洞察は、私の大学での最終評価に直接使用されます。関心のある方のために、ライブデモのリンクはフォーム内にあります。
フィードバックスフォーム: https://forms.gle/keLrigwSXBb74od7A
お時間とフィードバックを、前もってありがとうございます！
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