Neural Architecture Search

La búsqueda de arquitecturas neuronales (NAS) automatiza el diseño de redes. Pero antes de automatizar, conviene entender qué se diseña y por qué cada decisión importa.

Combino algoritmos evolutivos multiobjetivo con aprendizaje profundo para buscar arquitecturas que equilibran desempeño y costo, con aplicaciones en super-resolución de imágenes y generación de texto.

Explóralo

Modifica una red neuronal a mano —profundidad, ancho, activación, regularización, conexiones residuales— y observa cómo cambian el diagrama y el desempeño. Es el proceso manual detrás de NAS, hecho visible: prueba una red buena, una regular y una mala, y siente los compromisos.

En la demo de optimización, en el escenario NAS, verás la otra cara: cómo un algoritmo evolutivo multiobjetivo automatiza esa búsqueda sobre el espacio de arquitecturas.

Por qué importa: super-resolución

¿Y por qué tanto esfuerzo en buscar buenas arquitecturas? Aquí se ve el efecto sobre una tarea real: super-resolución de imágenes. La misma entrada de baja resolución, reconstruida por una arquitectura buena y por varias malas —cada una con su artefacto característico. Esto es lo que NAS busca resolver automáticamente.