懂AI
darts

darts

使用DARTS算法高效设计图像分类和语言建模架构

DARTS算法通过连续松弛和梯度下降，在架构空间中高效设计用于图像分类（CIFAR-10和ImageNet）和语言建模（Penn Treebank和WikiText-2）的高性能卷积和循环架构。只需一块GPU即可运行，提供预训练模型及详细的架构搜索和评估指南，支持自定义架构的可视化。

DARTSPyTorch卷积架构语言建模图像分类Github开源项目
GitHub论文

DARTS: 一种创新的神经网络架构搜索方法

DARTS (Differentiable Architecture Search) 是一种用于自动设计神经网络架构的创新算法。该项目由 Hanxiao Liu、Karen Simonyan 和 Yiming Yang 提出，旨在解决传统神经网络架构设计中的挑战。

核心思想

DARTS 的核心思想是将离散的架构搜索空间转化为连续的空间，然后使用梯度下降法在这个连续空间中进行优化。这种方法使得架构搜索过程变得更加高效，只需要使用单个 GPU 就能完成搜索任务。

应用领域

DARTS 在多个领域都表现出色：

  1. 图像分类：在 CIFAR-10 和 ImageNet 数据集上设计高性能的卷积神经网络架构。
  2. 语言建模：在 Penn Treebank 和 WikiText-2 数据集上设计循环神经网络架构。

技术要求

DARTS 项目对环境有一些特定要求：

  • Python 版本需要 3.5.5 或更高
  • PyTorch 版本为 0.3.1
  • torchvision 版本为 0.2.0

值得注意的是，当前版本不支持 PyTorch 0.4，使用该版本可能导致内存溢出问题。

搜索过程

DARTS 的架构搜索过程分为两个主要阶段：

  1. 使用小型代理模型进行架构搜索
  2. 使用完整大小的模型评估搜索到的最佳架构

在搜索阶段，DARTS 使用二阶近似方法来提高搜索效率。需要注意的是，搜索阶段的验证性能并不能直接反映最终架构的性能，因此需要在搜索完成后使用完整大小的模型从头开始训练。

实验结果

DARTS 在多个benchmark上都取得了出色的成绩：

  • CIFAR-10：测试错误率为 2.63%，模型参数量为 3.3M
  • PTB：测试困惑度为 55.68，模型参数量为 23M
  • ImageNet：Top-1 错误率为 26.7%，Top-5 错误率为 8.7%，模型参数量为 4.7M

可视化功能

DARTS 项目还提供了可视化功能，可以直观地展示学习到的神经网络单元结构。这一功能需要使用 graphviz 包来实现。

结语

DARTS 作为一种创新的神经网络架构搜索方法，不仅大大提高了搜索效率，还在多个任务上取得了优秀的性能。它为自动化机器学习领域提供了新的思路，有望在未来推动更多智能系统的发展。

编辑推荐精选

AEE

AEE

AI Excel全自动制表工具

AEE 在线 AI 全自动 Excel 编辑器，提供智能录入、自动公式、数据整理、图表生成等功能，高效处理 Excel 任务，提升办公效率。支持自动高亮数据、批量计算、不规则数据录入，适用于企业、教育、金融等多场景。

UI-TARS-desktop

UI-TARS-desktop

基于 UI-TARS 视觉语言模型的桌面应用，可通过自然语言控制计算机进行多模态操作。

UI-TARS-desktop 是一款功能强大的桌面应用，基于 UI-TARS（视觉语言模型）构建。它具备自然语言控制、截图与视觉识别、精确的鼠标键盘控制等功能，支持跨平台使用（Windows/MacOS），能提供实时反馈和状态显示，且数据完全本地处理，保障隐私安全。该应用集成了多种大语言模型和搜索方式，还可进行文件系统操作。适用于需要智能交互和自动化任务的场景，如信息检索、文件管理等。其提供了详细的文档，包括快速启动、部署、贡献指南和 SDK 使用说明等，方便开发者使用和扩展。

Wan2.1

Wan2.1

开源且先进的大规模视频生成模型项目

Wan2.1 是一个开源且先进的大规模视频生成模型项目，支持文本到图像、文本到视频、图像到视频等多种生成任务。它具备丰富的配置选项，可调整分辨率、扩散步数等参数，还能对提示词进行增强。使用了多种先进技术和工具，在视频和图像生成领域具有广泛应用前景，适合研究人员和开发者使用。

爱图表

爱图表

全流程 AI 驱动的数据可视化工具，助力用户轻松创作高颜值图表

爱图表（aitubiao.com）就是AI图表，是由镝数科技推出的一款创新型智能数据可视化平台，专注于为用户提供便捷的图表生成、数据分析和报告撰写服务。爱图表是中国首个在图表场景接入DeepSeek的产品。通过接入前沿的DeepSeek系列AI模型，爱图表结合强大的数据处理能力与智能化功能，致力于帮助职场人士高效处理和表达数据，提升工作效率和报告质量。

Qwen2.5-VL

Qwen2.5-VL

一款强大的视觉语言模型，支持图像和视频输入

Qwen2.5-VL 是一款强大的视觉语言模型，支持图像和视频输入，可用于多种场景，如商品特点总结、图像文字识别等。项目提供了 OpenAI API 服务、Web UI 示例等部署方式，还包含了视觉处理工具，有助于开发者快速集成和使用，提升工作效率。

HunyuanVideo

HunyuanVideo

HunyuanVideo 是一个可基于文本生成高质量图像和视频的项目。

HunyuanVideo 是一个专注于文本到图像及视频生成的项目。它具备强大的视频生成能力，支持多种分辨率和视频长度选择，能根据用户输入的文本生成逼真的图像和视频。使用先进的技术架构和算法，可灵活调整生成参数，满足不同场景的需求，是文本生成图像视频领域的优质工具。

WebUI for Browser Use

WebUI for Browser Use

一个基于 Gradio 构建的 WebUI，支持与浏览器智能体进行便捷交互。

WebUI for Browser Use 是一个强大的项目，它集成了多种大型语言模型，支持自定义浏览器使用，具备持久化浏览器会话等功能。用户可以通过简洁友好的界面轻松控制浏览器智能体完成各类任务，无论是数据提取、网页导航还是表单填写等操作都能高效实现，有利于提高工作效率和获取信息的便捷性。该项目适合开发者、研究人员以及需要自动化浏览器操作的人群使用，在 SEO 优化方面，其关键词涵盖浏览器使用、WebUI、大型语言模型集成等，有助于提高网页在搜索引擎中的曝光度。

xiaozhi-esp32

xiaozhi-esp32

基于 ESP32 的小智 AI 开发项目，支持多种网络连接与协议，实现语音交互等功能。

xiaozhi-esp32 是一个极具创新性的基于 ESP32 的开发项目，专注于人工智能语音交互领域。项目涵盖了丰富的功能，如网络连接、OTA 升级、设备激活等，同时支持多种语言。无论是开发爱好者还是专业开发者，都能借助该项目快速搭建起高效的 AI 语音交互系统，为智能设备开发提供强大助力。

olmocr

olmocr

一个用于 OCR 的项目，支持多种模型和服务器进行 PDF 到 Markdown 的转换，并提供测试和报告功能。

olmocr 是一个专注于光学字符识别（OCR）的 Python 项目，由 Allen Institute for Artificial Intelligence 开发。它支持多种模型和服务器，如 vllm、sglang、OpenAI 等，可将 PDF 文件的页面转换为 Markdown 格式。项目还提供了测试框架和 HTML 报告生成功能，方便用户对 OCR 结果进行评估和分析。适用于科研、文档处理等领域，有助于提高工作效率和准确性。

飞书多维表格

飞书多维表格

飞书多维表格 ×DeepSeek R1 满血版

飞书多维表格联合 DeepSeek R1 模型，提供 AI 自动化解决方案，支持批量写作、数据分析、跨模态处理等功能，适用于电商、短视频、影视创作等场景，提升企业生产力与创作效率。关键词：飞书多维表格、DeepSeek R1、AI 自动化、批量处理、企业协同工具。

下拉加载更多