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。
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3226 点击 2024-09-19 15:16
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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。
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。
爆火神经网络架构KAN，上新了！
一年前，谷歌最后一位 Transformer 论文作者 Llion Jones 离职创业，与前谷歌研究人员 David Ha共同创立人工智能公司 Sakana AI。Sakana AI 声称将创建一种基于自然启发智能的新型基础模型！ 现在，Sakana AI 交上了自己的答卷。
史上首位“AI科学家”，横空出世！ 一登场就一口气生成了十篇完整学术论文。
Transformer架构层层堆叠，包含十几亿甚至几十亿个参数，这些层到底是如何工作的？当一个新奇的比喻——「画家流水线」，被用于类比并理解Transformer架构的中间层，情况突然变得明朗起来，并引出了一些有趣的发现。
KAN 在符号表示中领先，但 MLP 仍是多面手。
这是一篇两个月前就应该写的文章。
或许是个朱啸虎看好的项目。 根据外媒消息，成立不到1年的日本人工智能初创公司SakanaAI，即将斩获超1亿美元融资，估值飚至1800亿日元（约合人民币82亿，11.5亿美元），即将跻身AI独角兽行列。
本文介绍了KAN网络算法的原理和优势，探讨了其在深度学习领域可能引发的范式转变。 • ⚡ KAN网络将可学习的激活函数从神经元移到了神经网络的边上，表现出更高的准确性和更少的参数量 • ???? KAN在数学和物理领域的实验中展现了卓越性能，提供了一种新的科学发现的路径 • ???? KAN具有更快的神经缩放定律和可解释性，为AI领域带来了新的探索可能性