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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
8007 点击    2024-07-10 18:23
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
4961 点击    2024-07-02 17:38
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。

来自主题: AI技术研报
8670 点击    2024-06-15 13:06