使神经网络更容易理解,促进科学发现,MIT刘子鸣团队新架构
但Tegmark表示,KAN相对于其他形式的神经网络的最大优势,以及其近期发展的主要动机,在于其可解释性。在这两个例子中,KAN不只是给出答案,它还提供了解释。「可解释是什么意思?」他问道,「如果你给我一些数据,我就会给你一个可以写在T恤上的公式。」约翰霍普金斯大学研究机器学习的物理学家BriceMénard...
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...
Tegmark表示,「但与其他形式的神经网络相比,KAN的最大优势在于其可解释性,这也是KAN近期发展的主要动力」。在以上的两个例子中,KAN不仅给出了答案,还提供了解释。他还问道,可解释性意味着什么?「如果你给我一些数据,我会给你一个可以写在T恤上的公式」。终极方程式?KAN这篇论文的出世,在整个AI圈引起了...
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」
神经网络是一种灵活且强大的函数近似方法。而许多应用都需要学习一个相对于某种对称性不变或等变的函数。图像识别便是一个典型示例——当图像发生平移时,情况不会发生变化。等变神经网络(equivariantneuralnetwork)可为学习这些不变或等变函数提供一个灵活的框架。而要研究等变神经网络,可使用表示论(represen...
大模型变天,Transformer架构要被取代?
LiquidAI解释称,LFM基于一种液态神经网络(LiquidNeuralNet,LNN),从第一性原理出发而构建,其计算单元植根于动态系统理论、信号处理和数值线性代数,最初在麻省理工学院的计算机科学与人工智能实验室开发。相较于传统深度学习模型需要数千个神经元来执行计算任务不同,LNN可以用更少的神经元实现相同的效果。LNN通...
小模型大突破!神经网络透视空间异质性,准确描述复杂地理现象
用神经网络优化空间邻近性度量前面提到,SWNN以每个样本点到其他样本点的距离向量为输入。在这个过程中,我们一般会采用欧式距离,比如用空间中两点连线的长度作为距离的度量,这是最直观也是最容易理解的距离表达方法。然而在城市环境中,欧式距离受到自然和交通条件的影响,难以反应实际的空间邻近性。比如要去对岸的钱塘...
打开黑盒神经网络,港大推出全新“会说话”的推荐系统大模型XRec...
为此,我们采用了负对数似然(NegativeLogLikelihood,NLL)作为训练损失函数,具体公式如下:其中,N表示每个样本所需生成的解释数量,Ci代表每个解释中的字符数(www.e993.com)2024年10月23日。和分别代表实际和预测的token。这种加权形式的损失函数,能够确保模型在优化预测准确性的同时,也能够关注生成解释的整体连贯性。通过按字符数进行归一化...
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
他说:“技术已经远远超过了理论,我们需要迎头赶上。”研究小组还表明,他们用来理解神经网络如何学习的统计公式,即平均梯度外积(AGOP),可以用于提高不包括神经网络的其他类型机器学习架构的性能和效率。“如果我们了解了驱动神经网络的底层机制,就应该能够建立更简单、更高效、更可解释的机器学习模型。”贝尔金说。贝尔金...
AI雏形,系统1+系统2,Scallop2:神经符号编程语言: 符号、概率、可...
它试图通过将符号知识和推理与神经架构相结合,获得比单独的神经或符号方法更好的效率、可解释性和泛化性。考虑手写公式求解任务Li等,2020,该任务以公式图像作为输入,输出相应的计算结果。该任务的一个输入输出示例为。针对此任务的神经符号程序,如图1c所示,可能首先应用卷积神经网络到输入图像,得到一个符号序列...
打开神经网络的黑盒:分解神经元特征,让复杂模型变得简洁、可解释
为了深入理解神经网络的工作方式,来自Anthropic研究者们借助稀疏自编码器,试图从神经网络内部复杂的神经元叠加中分解出具有单一语义的特征,来揭示神经网络内部的奥秘。这项研究成功将复杂Transformer模型的激活模式分解为简洁、可解释的特征,这些特征响应特定输入,并且能通过调整特征值影响网络行为。
田大伟:我眼中的A股量化20年
经理T:是的。遗传规划最终生成的是公式,这些公式虽然复杂,但还是可以直接看到公式的结构,可以做些理解的。但以神经网络为代表的机器学习模型迭代出的结果是没有公式的。投资者:没有公式,那么机器学习具体是什么样的呢?经理T:神经网络类机器学习跟遗传规划一样,把类似高开低收等朴素的因子输入到模型中,模型会在...