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如今,多层感知器在人工智能领域得到了广泛的应用,包括在Transformer的关注层之间。然而,它们使用的是固定的激活函数。最新研究论文建议在边缘使用学习的激活函数,利用科尔莫戈洛夫-阿诺德表示法(函数可以由更简单的函数的叠加来表示)。在这种情况下,研究人员用样条替换了权重。这种架构更为复杂,但具有一些可能使其更具可解释性的有趣特性。科尔莫戈洛夫-阿诺德网络的出现,标志着人工智能领域的新突破,为未来AI的发展开辟了新的可能。

核心要点

  • 多层感知器在AI领域得到广泛应用
  • 科尔莫戈洛夫-阿诺德网络使用学习的激活函数
  • 科尔莫戈洛夫-阿诺德网络具有更高的可解释性

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