AI,新世界的“钥匙”
AI,新世界的“钥匙”
KAN的诞生,开启了机器学习的新纪元!而这背后,竟是MIT华人科学家最先提出的实践想法。从KAN到KAN 2.0,这个替代MLP全新架构正在打开神经网络的黑盒,为下一步科学发现打开速通之门。
复杂的神经网络被 AI 揭开。
基于图神经网络的方法被广泛应用于不同问题并且显著推动了相关领域的进步,包括但不限于数据挖掘、计算机视觉和自然语言处理。考虑到图神经网络已经取得了丰硕的成果,一篇全面且详细的综述可以帮助相关研究人员掌握近年来计算机视觉中基于图神经网络的方法的进展,以及从现有论文中总结经验和产生新的想法。
人工智能,AI,大模型,神经网络
神经网络是一种灵活且强大的函数近似方法。而许多应用都需要学习一个相对于某种对称性不变或等变的函数。图像识别便是一个典型示例 —— 当图像发生平移时,情况不会发生变化。等变神经网络(equivariant neural network)可为学习这些不变或等变函数提供一个灵活的框架。
爆火神经网络架构KAN,上新了!
近日,来自佐治亚理工学院的研究人员开发了RTNet,首次表明其「思考方式」与人类非常相似。
用光训练神经网络,清华成果最新登上了Nature!
没有算法没有实验,从2610篇收录论文中脱颖而出,成为唯一一篇纯理论入选2024 ICML Spotlight的论文。