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深度解析KAN:连接符号主义和连接主义的桥梁文| AlphaEngineer,作者| 费斌杰最近一周KAN的热度逐渐褪去,正好静下心来仔细学习KAN的原理,收获颇多。KAN是一种全新的神经网络架构,它与传统的MLP架构不同,能够用更少的参数量在Science领域取得惊人的表现,并且具备可解释性,有望成为深度学习模型发展的一个重要方向。..
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为什么一些黑洞比其他的大一位天文学家解释了黑洞是如何生长的。图片来源:Getty Images/Mark Galiek/Science Photo Library)这是好奇的孩子,一个针对儿童的系列。对等我继续说。 以及它们生长在什么样的天体物理社区。黑洞类型让我们来谈谈黑洞如何开始它们的生命。两位著名科学家,阿尔伯特·爱因斯坦和卡尔·施瓦等我继续说。
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Science重磅,Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton、姚期智领衔25位顶尖AI...可解释性和可控性是至关重要的。就在今天,Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton 和姚期智(Andrew Yao)三位图灵奖得主联合国内外数十位业内专家和学者,在权威科学期刊Science 的Policy Forum 栏目上刊登了题为“Managing extreme AI risks amid rapid progress”的文章,呼吁说完了。
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中国科大利用 AI,破解催化领域重大科学难题、成果登《Science》解释性AI 算法能够在实验数据中构建数学模型,挖掘隐含的物理规律,建立具有预测能力的理论,加速科学原理发现的过程,将推动AI 技术与化学研究的深度融合,为实现重要科学问题和技术创新突破提供新的视角和可能的解决方案。相关研究成果发表于《科学(Science)》https://www.s说完了。
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