KAN
爆火后反转?「一夜干掉MLP」的KAN:其实我也是MLP
KAN 作者:我想传达的信息不是「KAN 很棒」,而是「尝试批判性地思考当前的架构,并寻求从根本上不同的替代方案,这些方案可以完成有趣、有用的事情。」多层感知器(MLP),也被称为全连接前馈神经网络,是当今深度学习模型的基础构建块。MLP 的重要性无论怎样强调都不为过,因为它们是机器学习中用于逼近非线性函数的默认方法。但是最近,来自 MIT 等机构的研究者提出了一种非常有潜力的替代方法 ——KAN。该方法在准确性和可解释性方面表现优于 MLP。而且,它能以非常少的参数量胜过以更大参数量运行的 MLP。比如,作者表示
5/7/2024 2:36:00 PM
机器之心
- 1
资讯热榜
标签云
AI
人工智能
OpenAI
AIGC
模型
ChatGPT
DeepSeek
谷歌
AI绘画
机器人
数据
大模型
Midjourney
开源
智能
Meta
用户
微软
GPT
学习
技术
图像
Gemini
AI新词
智能体
马斯克
AI创作
Anthropic
英伟达
论文
训练
代码
算法
LLM
Stable Diffusion
芯片
腾讯
苹果
蛋白质
Claude
开发者
AI for Science
Agent
生成式
神经网络
机器学习
3D
xAI
研究
人形机器人
生成
AI视频
百度
计算
工具
Sora
GPU
华为
大语言模型
RAG
AI设计
字节跳动
具身智能
搜索
大型语言模型
场景
AGI
深度学习
视频生成
预测
视觉
伟达
架构
Transformer
神器推荐
编程
DeepMind
亚马逊
特斯拉
AI模型