近日，一项创新性研究提出了一种改进神经网络训练的新方法，该方法通过将回归任务重新构建为分类问题，利用学习到的目标编码器-解码器对来实现。与传统回归方法相比，这种新方法通过分布目标表示和平滑插值技术，显...

Kolmogorov-Arnold网络作为一种新兴的架构，有望显著提升神经网络的可理解性。传统神经网络往往被视为“黑箱”，其内部工作机制难以解释。而Kolmogorov-Arnold网络则通过引入数学理论，提供了一种更具透明度的模型结构...

近日，一种名为MetaTree的新型决策树算法在GitHub上公开发布。与传统的决策树算法不同，MetaTree采用Transformer模型进行学习，从而提高了泛化能力。根据开发者的介绍，MetaTree在多个数据集上进行了测试，结果表明...