neural network design | BriefGPT

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fKAN：具有可训练雅可比基函数的分数阿诺德网络
该论文介绍了一种称为 Fractional Kolmogorov-Arnold Network（fKAN）的神经网络结构，它结合了 Kolmogorov-Arnold Networks（KANs）独特属性以及可训练的自适应分数正交 Jaco
PDF25 days ago
无限维特征交互
通过引入 RBF 核函数创建的无限维空间，InfiNet 模型实现了特征之间的无限维交互作用，从而显著提高了模型性能，达到了新的最先进水平。
PDFa month ago
ICLR可逆列网络
我们提出了一种新的神经网络设计范式 RevCol，该模型在多个计算机视觉任务中取得了很好的表现，如图像分类和目标检测，并可以与 transformers 或其他神经网络结构相结合改善性能。
PDF2 years ago
使用梯度混合策略增强联邦学习中的隐私保护
本文探究了几个神经网络设计决策如何防御梯度反演攻击，提出重叠梯度可以在高度易受攻击的全连接层上提供数值抵抗，并通过合适的损失函数和相同标签的批处理最大程度地混合梯度，从而避免了数据泄露的风险，并提出了一个基于绝对变异距离的信息泄露连续统计，
PDF2 years ago
可解释人工智能（XAI）在 6G 中的应用：增强人机之间的信任
本综述旨在探讨可解释人工智能在 6G 系统中的应用，包括公共和法律动机、解释性定义、性能与解释性权衡、提高可解释性的方法以及将可解释性纳入未来无线系统的框架，由 PHY 和 MAC 层的优化案例研究支持。
PDF5 years ago
超越有限层神经网络：桥接深度架构和数值微分方程
利用数值微分方程设计方法，构建了新的网络结构 LM-architecture，能够在 CIFAR 和 ImageNet 上实现比 ResNet 和 ResNeXt 更高的性能，并且可以通过插入噪声来改善网络的鲁棒性。
PDF7 years ago
通过子模性和超模性优化神经网络架构
本文研究深度学习模型的架构对于模型测试精度和计算时间的影响，提出了一种基于子集选择问题的架构优化方法，通过实验验证了该方法的有效性并进行了架构演化的分析和设计建议。
PDF8 years ago