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爆火后反转?「一夜干掉MLP」的KAN:其实我也是MLP

多层感知器(MLP),也被称为全连接前馈神经网络,是当今深度学习模型的基础构建块。MLP 的重要性无论怎样强调都不为过,因为它们是机器学习中用于逼近非线性函数的默认方法。

来自主题: AI技术研报
8667 点击    2024-05-07 18:21
ICLR 2024 | 连续学习不怕丢西瓜捡芝麻,神经形态方法保护旧知识

以脉冲神经网络(SNN)为代表的脑启发神经形态计算(neuromorphic computing)由于计算上的节能性质在最近几年受到了越来越多的关注 [1]。受启发于人脑中的生物神经元,神经形态计算通过模拟并行的存内计算、基于脉冲信号的事件驱动计算等生物特性,能够在不同于冯诺依曼架构的神经形态芯片上以低功耗实现神经网络计算。

来自主题: AI技术研报
2522 点击    2024-03-19 10:27
如何把大量物理知识塞给AI?EIT和北大团队提出「规则重要性」概念

深度学习模型因其能够从大量数据中学习潜在关系的能力而「彻底改变了科学研究领域」。然而,纯粹依赖数据驱动的模型逐渐暴露出其局限性,如过度依赖数据、泛化能力受限以及与物理现实的一致性问题。

来自主题: AI技术研报
7059 点击    2024-03-18 20:24
语音生成的「智能涌现」:10万小时数据训练,亚马逊祭出10亿参数BASE TTS

伴随着生成式深度学习模型的飞速发展,自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)已经经历了根本性的转变,从有监督训练的专门模型,转变为只需有限的明确指令就能完成各种任务的通用模型

来自主题: AI技术研报
3629 点击    2024-02-15 21:45