
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。
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。
SelfGNN框架结合了图神经网络和个性化自增强学习,能够捕捉用户行为的多时间尺度模式,降低噪声影响,提升推荐系统鲁棒性。
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)。
香港大学推出的XRec模型通过融合大型语言模型的语义理解和协同过滤技术,增强了推荐系统的可解释性,使用户能够理解推荐背后的逻辑。这一创新成果不仅提升了用户体验,也为推荐技术的未来发展提供了新方向和动力。
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。
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