AI资讯新闻榜单内容搜索-激活函数

关键词: AI,模型训练,激活函数,人工智能

一直以来，神经网络的激活函数就像是 AI 引擎中的火花塞。从早期的 Sigmoid、Tanh，到后来统治业界的 ReLU，再到近年来的 GELU 和 Swish，每一次激活函数的演进都伴随着模型性能的提升。但长期以来，寻找最佳激活函数往往依赖于人类直觉或有限的搜索空间。

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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

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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