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神经网络可能不再需要激活函数?Layer Normalization也具有非线性表达!

神经网络可能不再需要激活函数?Layer Normalization也具有非线性表达!

神经网络可能不再需要激活函数?Layer Normalization也具有非线性表达!

神经网络通常由三部分组成:线性层、非线性层(激活函数)和标准化层。线性层是网络参数的主要存在位置,非线性层提升神经网络的表达能力,而标准化层(Normalization)主要用于稳定和加速神经网络训练,很少有工作研究它们的表达能力,例如,以Batch Normalization为例

来自主题: AI技术研报
5371 点击    2024-07-02 17:38
KAN会引起大模型的范式转变吗?

KAN会引起大模型的范式转变吗?

KAN会引起大模型的范式转变吗?

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

来自主题: AI技术研报
8931 点击    2024-06-05 23:28