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LeCun新作:神经网络在实践中的灵活性到底有多大?

LeCun新作:神经网络在实践中的灵活性到底有多大?

LeCun新作:神经网络在实践中的灵活性到底有多大?

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
8335 点击    2024-07-10 18:23
像生物网络一样「生长」,具备「结构可塑性」的自组织神经网络来了

像生物网络一样「生长」,具备「结构可塑性」的自组织神经网络来了

像生物网络一样「生长」,具备「结构可塑性」的自组织神经网络来了

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。

来自主题: AI技术研报
7322 点击    2024-07-09 17:15
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
5223 点击    2024-07-02 17:38
ICML 2024 | 信号表征指数级强、内存节省超35%,量子隐式表征网络来了

ICML 2024 | 信号表征指数级强、内存节省超35%,量子隐式表征网络来了

ICML 2024 | 信号表征指数级强、内存节省超35%,量子隐式表征网络来了

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)。

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5814 点击    2024-06-26 16:45
神经系统理解:人工智能与自然大脑交集之处

神经系统理解:人工智能与自然大脑交集之处

神经系统理解:人工智能与自然大脑交集之处

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。

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8927 点击    2024-06-15 13:06
引爆整个AI圈的神经网络架构KAN,究竟是啥?

引爆整个AI圈的神经网络架构KAN,究竟是啥?

引爆整个AI圈的神经网络架构KAN,究竟是啥?

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。

来自主题: AI技术研报
9089 点击    2024-05-17 12:57