神经网络拟合数据的能力受哪些因素影响？CNN一定比Transformer差吗？ReLU和SGD还有哪些神奇的作用？近日，LeCun参与的一项工作向我们展示了神经网络在实践中的灵活性。
来自主题: AI技术研报
7846 点击 2024-07-10 18:23
# 热门搜索 #
大模型
人工智能
openai
融资
chatGPT
搜索
神经网络拟合数据的能力受哪些因素影响？CNN一定比Transformer差吗？ReLU和SGD还有哪些神奇的作用？近日，LeCun参与的一项工作向我们展示了神经网络在实践中的灵活性。
生物神经网络有一个重要的特点是高度可塑性，这使得自然生物体具有卓越的适应性，并且这种能力会影响神经系统的突触强度和拓扑结构。
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
将神经元视为微型控制器。
天津大学量子智能与语言理解团队创新性地将量子计算引入隐式神经表征领域，提出了量子隐式表征网络（Quantum Implicit Representation Network, QIREN）。
Alembic首次推出用于企业数据分析和决策支持的无「幻觉」人工智能。
2023年3月，如果你偶然进入纽约大学的某个礼堂，可能会以为自己在参加一场纯粹的神经科学会议。事实上，这是一个关于人工智能的研讨会——但你的困惑是可以理解的。演讲者们谈论“切除术”，即常见于动物模型实验中的脑损伤创建手术。他们提到“探测”，比如使用电极来获取大脑信号。他们还展示了语言分析，并引用了心理学中长期以来关于“先天还是后天”的争论。
自Ilya Sutskever官宣离职OpenAI后，他的下一步动作成了大家关注焦点。
最近一周KAN的热度逐渐褪去，正好静下心来仔细学习KAN的原理，收获颇多。
当地时间5月7日，ICLR 2024颁发了自大会举办以来的首个「时间检验奖」！