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原标题:KAN 1.0到2.0:构建全新神经网络结构,开创AI+Science大统一新范式
关键字:函数,神经网络,论文,网络,定理
文章来源:人工智能学家
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内容摘要:
导语今年4月,Max Tegmark 团队发布了一种崭新的深度学习网络结构 Kolmogorov-Arnold Network(简称KAN) 后迅速引起轰动,论文一作刘子鸣在集智俱乐部 AI+Science 读书会中详细介绍了团队的最新工作(参看:KAN一作刘子鸣直播总结:KAN的能力边界和待解决的问题)。随后8月再次发布 KAN 的拓展工作 KAN 2.0,呈现的不仅是一个优化升级的网络架构,更是一种 AI+Science 研究范式,这一范式使得 AI+Science 研究更具有交互性和可解释性,希望能够支持“好奇心驱动的科学”的发展。知名科普杂志 Quanta Magazine 近日撰文回顾梳理了 KAN 这一系列工作的研究历程,本文是对该文章的翻译。研究领域:AI+Science,深度学习,神经网络,AI可解释性来源:集智俱乐部
作者:Steve Nadis
译者:龚铭康
“神经网络目前是人工智能中最强大的工具。当它们应用于更大的数据集时,没有什么可与之抗衡。”前沿理论物理研究所(Perimeter Institute for Theoretical Physics)研究员 Se
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