KAN干翻MLP,开创神经网络新范式!一个数十年前数学定理,竟被MIT...
假设神经网络模拟了物理过程,理想情况下,输出函数将代表描述该物理过程的方程,相当于物理定律。对于MLP来说,会有一个数学定理,告诉你神经网络能多接近最佳可能函数。这个定理表明,MLP无法完美地表示这个函数。不过,在恰当的情况下,KAN却可以做到。KAN以一种不同于MLP的方式,进行函数拟合,将神经网络输出的点连接...
一种新神经网络架构让AI更易懂
在MLP中,每个人工神经元接收来自前一层中所有神经元的输入,并将每个输入乘以相应的“权重”(表示该输入重要性的数值)。这些加权输入被加在一起,并馈送到神经元内部的激活函数以生成输出,然后将其传递到下一层的神经元。例如,MLP通过为所有神经元的输入权重选择正确的值来学习区分猫和狗的图像。至关重要的是,...
揭开人工智能的黑匣子:新公式解释它们如何检测相关模式
研究人员发现,统计分析中使用的一个公式提供了神经网络(如ChatGPT的前身GPT-2)如何学习数据中相关模式(即特征)的精简数学描述。这个公式还解释了神经网络如何利用这些相关模式进行预测。加州大学圣迭戈分校计算机科学与工程系博士生、本研究的共同第一作者丹尼尔·比格霍尔(DanielBeaglehole)说:“我们正试图从第一原理上...
如何让等变神经网络可解释性更强?试试将它分解成「简单表示」
定义:等变神经网络是一种神经网络,其每一层都是置换表示的直接和,且所有线性映射都是G等变映射。如图所示:(这里,绿色、蓝色和红色点分别表示输入、隐藏层和输出层,perm表示一个置换表示,它们并不一定相等。和普通的原始神经网络一样,这里也假设始终会有一个固定的激活函数,其会在每个隐藏层中被逐个应用到...
创新递归神经网络 推动机器人产业发展——记海南大学信息与通信...
具体而言,他针对包含了等式及不等式的时变线性方程组,通过引入非负向量将其转为时变非线性方程组,然后基于一个具有指数衰减的设计公式来推导得到了相应的递归神经网络,经过理论分析和仿真结果均表明该递归神经网络的有效性,即递归神经网络的状态向量能收敛到时变线性等式及不等式方程组的一个理论解。作为该项研究成果...
图神经网络加持,突破传统推荐系统局限!北大港大联合提出SelfGNN...
其次,从商品的编码热图中可以明显看出,商品(id为6282)在多个维度上表现出与其他物品不同的特征(www.e993.com)2024年10月23日。与没有使用自监督学习的情况相比,同一用户连续交互的物品特征表现出更大的差异性,这证明了自监督学习范式减轻了由图神经网络引起的平滑问题。为了验证在所有用户序列中,类似于商品(id为6282)的其他噪声物品是否相对...
爆火神经网络架构KAN更新2.0!研究者可专属定制,轻松应对经典物理...
2、kanpiler:将符号公式编译成KAN的编译器。3、树转化器,将KAN2.0架构(或任何神经网络)转换为树状图。跟上一版本相比,KAN2.0的解释性更通用,比如像化学、生物学等这种很难用符号方程表示的,模块化结构和关键特征能够来描述。比如,用户可以将模块化结构构建到KAN2.0中。
升维思考,降维行动
在机器学习和神经网络中,维度通常指的是特征空间的大小。我们输入的每一个数据点(无论是图像、文本还是其他形式的输入)都在一个高维空间中表示。类似于毒酒问题中将100桶酒用7个二进制位表示,在神经网络中,模型将复杂的输入数据映射到一个更紧凑的表示空间中,确保通过最低的维度表示出最多的信息。
Mark Riedl 人工智能故事生成导论
假设有一种正确的能将读者心理模型符号化的理论,我们能否建立一种神经-符号系统(neurosymbolicsystems),将神经语言模型的优势与符号模型的优势结合起来?基于神经网络的语言模型通过在语言而非有限的符号空间中操作,给我们提供了非常大范围的输入和输出空间的某种健壮性(robustness)。但基于神经语言模型的故事生成从故事...
陶哲轩:AI时代,数学研究将进入前所未有的规模
最后,我们有大语言模型,这些是最引人注目的,可能也是最有新闻价值的。你知道,神经网络已经存在了20年,语言模型大概存在了5年左右,但它们只是最近才达到了与人类相似的输出水平。你们可能都听说过GPT-4。GPT-4发布时,有一篇非常著名的论文描述了它的能力,并且它确实匹配这些能力。