KAN结合Transformer，真有团队搞出了解决扩展缺陷的KAT
KAN结合Transformer，真有团队搞出了解决扩展缺陷的KATTransformer 是现代深度学习的基石。传统上，Transformer 依赖多层感知器 (MLP) 层来混合通道之间的信息。
来自主题: AI资讯
3824 点击 2024-09-19 15:16
# 热门搜索 #
大模型
人工智能
openai
融资
chatGPT
Transformer 是现代深度学习的基石。传统上，Transformer 依赖多层感知器 (MLP) 层来混合通道之间的信息。
本论文第一作者倪赞林是清华大学自动化系 2022 级直博生，师从黄高副教授，主要研究方向为高效深度学习与图像生成。他曾在 ICCV、CVPR、ECCV、ICLR 等国际会议上发表多篇学术论文。
硬件发展速度跟不上 AI 需求，就需要精妙的架构和算法。
Transformer 在深度学习领域取得巨大成功的关键是注意力机制。注意力机制让基于 Transformer 的模型关注与输入序列相关的部分，实现了更好的上下文理解。然而，注意力机制的缺点是计算开销大，会随输入规模而二次增长，Transformer 也因此难以处理非常长的文本。
人工神经网络、深度学习方法和反向传播算法构成了现代机器学习和人工智能的基础。但现有方法往往是一个阶段更新网络权重，另一个阶段在使用或评估网络时权重保持不变。这与许多需要持续学习的应用程序形成鲜明对比。
计算机是二进制的世界，所以浮点数也是用二进制来表示的，与整型不同的是，浮点数通过3个区间来表示：
2017 年，谷歌在论文《Attention is all you need》中提出了 Transformer，成为了深度学习领域的重大突破。该论文的引用数已经将近 13 万，后来的 GPT 家族所有模型也都是基于 Transformer 架构，可见其影响之广。 作为一种神经网络架构，Transformer 在从文本到视觉的多样任务中广受欢迎，尤其是在当前火热的 AI 聊天机器人领域。
时至今日，晶体学所测定的结构细节和精度，从简单的金属到大型膜蛋白，是任何其他方法都无法比拟的。然而，最大的挑战——所谓的相位问题，仍然是从实验确定的振幅中检索相位信息。
大模型发展究竟由工程还是科学驱动？
用光训练神经网络，清华成果最新登上了Nature！