论文地址：https://arxiv.org/abs/1611.01578
1. 论文思想
强化学习，用一个RNN学一个网络参数的序列，然后将其转换成网络，然后训练，得到一个反馈，这个反馈作用于RNN网络，用于生成新的序列。
2. 整体架构
3. RNN网络
4. 具体实现
因为每生成一个网络，都会训练一遍，Google用了800个GPU，训练了12800个网络，它采用的是分布式训练的方法。
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论文地址：https://arxiv.org/abs/1611.01578
强化学习，用一个RNN学一个网络参数的序列，然后将其转换成网络，然后训练，得到一个反馈，这个反馈作用于RNN网络，用于生成新的序列。
因为每生成一个网络，都会训练一遍，Google用了800个GPU，训练了12800个网络，它采用的是分布式训练的方法。
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