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如何让等变神经网络可解释性更强?试试将它分解成「简单表示」

如何让等变神经网络可解释性更强?试试将它分解成「简单表示」

如何让等变神经网络可解释性更强?试试将它分解成「简单表示」

神经网络是一种灵活且强大的函数近似方法。而许多应用都需要学习一个相对于某种对称性不变或等变的函数。图像识别便是一个典型示例 —— 当图像发生平移时,情况不会发生变化。等变神经网络(equivariant neural network)可为学习这些不变或等变函数提供一个灵活的框架。

来自主题: AI技术研报
9430 点击    2024-08-23 18:10
亚马逊欲收购Covariant,机器人界的GPT身价飙升

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Covar iant能否估值百亿、甚至千亿美金? 8月2日消息,彭博社报道,专注具身智能赛道的美国AI软件企业Covariant最近收到亚马逊的收购意向。目前,亚马逊和Covariant均未对该消息作出回应

来自主题: AI资讯
5885 点击    2024-08-05 19:00
年轻人的第一个多模态大模型:1080Ti轻松运行,已开源在线可玩

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一款名为Vary-toy的“年轻人的第一个多模态大模型”来了!模型大小不到2B,消费级显卡可训练,GTX1080ti 8G的老显卡轻松运行。

来自主题: AI技术研报
4189 点击    2024-01-27 12:19