揭示Transformer周期建模缺陷！北大提出新型神经网络FAN，填补周期性特征建模能力缺陷
在人工智能和机器学习领域，神经网络模型的发展日新月异。其中，Transformer模型因其在自然语言处理等领域的卓越表现而备受瞩目。然而，近期来自北京大学的研究团队发现，包括Transformer在内的一些主流神经网络模型在周期特征建模方面存在缺陷。 周期特征是自然界和工程系统中普遍存在的现象，如季节变化、股票市场波动等。在机...
揭示Transformer重要缺陷！北大提出傅里叶分析神经网络FAN，填补周期性特征建模缺陷
近年来，神经网络的发展日新月异，尤其是以MLP（多层感知器）和Transformer为代表的模型，在各种任务中取得了显著的成功。然而，这些模型在处理周期性特征时却暴露出潜在的缺陷。它们往往倾向于记忆周期性数据，而不是真正理解其背后的原理。 周期性是自然界和工程系统中普遍存在的重要特性，...
行业看点 | 段路明研究组《自然》子刊发文 揭示深度神经网络和量子多体问题的关联
清华大学量子信息中心段路明教授和其博士研究生郜勋发现深度神经网络和量子多体问题存在紧密关联，证明利用深度神经网络模型可以有效表示几乎所有量子多体系统的波函数，展示了神经网络和深度学习算法在量子多体问题研究中的巨大潜力，该成果的研究论文Efficient representation of quantum many-body states with deep neural network...
Cell研究揭示生物神经元强大新特性，是时候设计更复杂的神经网络了！
深度学习（DL）或者人工神经网络（ANN）模拟了生物神经元？ 这是个很大的误解。 ANN充其量模仿了一个1957年面世的低配版神经元。 任何宣称深度学习的灵感来源于生物的人都是出于种种营销目的，或者他压根就没读过生物学文献。 不过，仿生系统研究怕是要遇到阻碍了。 两篇最近发表于Cell上的神经元基因Arc的新发现，揭示了生物神经元更大的复杂性，其远比我们想象得复杂得多。 深度学习里的神经元实质.....
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