在曲线拟合范式中,架构并不是根本重要的因素

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在曲线拟合范式中,架构并不是根本重要的因素

齐思GPT 2024-10-04 00:00:00 198
弗朗索瓦·肖莱(François Chollet),Keras深度学习库的创始人,分享了一条关于最新研究给循环神经网络(RNNs)注入新活力的推文。
弗朗索瓦·肖莱(François Chollet),Keras深度学习库的创始人,分享了一条关于最新研究给循环神经网络(RNNs)注入新活力的推文。他指出,出现了能与流行的Transformer模型竞争的各种架构,这表明特定架构在机器学习领域可能并不像之前认为的那样至关重要。这一观察挑战了当前对Transformer的关注,并暗示该领域可能过分强调架构的新颖性,而忽视了神经网络设计的其他方面。对于那些对神经网络架构的不断演变及其对人工智能领域的影响感兴趣的人来说,肖莱的推文可能提供了一个发人深省的视角。- 有人对复兴RNNs的工作感兴趣 - 最近有许多不同方向的架构与Transformers大致匹配 - 架构在曲线拟合范式中并不重要
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