FAN的性能表现 周期建模 图3 FAN在周期性建模中的表现与 MLP、KAN 和 Transformer 相比，其中绿线表示训练数据域内的测试数据，而蓝线表示训练数据域外的测试数据 图3展示了FAN和其他模型在周期性建模中的表现。结果表明，现有的神经网络（包括 MLP、KAN 和 Transformers）在建模周期性方面表现出明显的不足。尽管它...
FAN 层还可以替代现有神经网络中的 MLP 层,无需进一步修改,并且具有更少的参数和浮点运算(FLOP)。 与MLP 相比,FAN 将参数数量减少了项1 - (d(p)/ d(output))。 MLP 层与 FAN 层中参数数量和浮点运算 (FLOP) 的比较。d(input) 和 d(output) 分别是神经网络的输入和输出维度,FLOPs(non-linear) 表示用...
两者的根本不同之处在于FAN通过引入傅里叶原理,将周期性信息直接嵌入网络的结构中,使模型更自然地捕捉和理解数据中的周期性模式,这是传统MLP所不具备的。 2.引入傅里叶分析的思想 甲子光年:FAN的核心层结构是什么? 董益宏:FAN的核心层结构是FAN Layer,其定义如下: , 其中 , , 是可学习参数, 表示激活函数。
网络FAN是什么意思？对于网民来说，FAN一般指的是粉丝，是对自己喜欢的明星、偶像等的称呼。而在一些网络群体中，FAN也可以指某个作品或者某一个特定的流派的忠实拥护者。网络FAN不仅是一个单纯的词汇，更是一个文化现象。在现代社会中，越来越多的人开始追逐、崇拜某些品牌、明星或者事物，成为其忠实的...
在神经网络领域中,新提出的傅立叶分析网络(FAN)以其对周期现象建模和推理的能力而脱颖而出。 在神经网络领域中,新提出的傅立叶分析网络(FAN)以其对周期现象建模和推理的能力而脱颖而出。本文介绍了FAN作为一个潜在的改变者,可以取代多层感知器(MLPs)和Transformer,后者在真正理解周期性方面存在困难。FAN直接将傅立...
北京大学的研究团队发现Transformer模型在周期性特征建模方面存在关键缺陷,并提出了一种新的神经网络架构——傅里叶分析神经网络(FAN)。FAN通过利用傅里叶变换的原理,有效弥补了Transformer的不足。与多层感知器(MLP)相比,FAN不仅在周期性特征的建模能力上有所增强,而且在参数数量和计算需求上更为高效。这一创新有望使...
FAN模型的创新点在于将周期性信息直接嵌入网络的结构中。研究者们构建了一个基于傅里叶级数的简单神经网络,将其作为FAN的基础架构。通过这种方式,FAN不仅保留了深度学习的优势,还显著增强了捕捉周期性特征的能力。在实验中,FAN在周期性建模上表现出色,超越了普遍采用的Transformer等主流模型,且在符号公式表示、时间序列...
为了推动具有自注意力的鲁棒表征学习的边界,作者引入了一系列完全注意力网络(FAN)结构,其中自注意在token混合和通道处理中都得到了利用。与CNN和ViT模型相比,FAN模型的稳健性显著提高。本文的工作为理解视觉Transformer的工作机理提供了一个新的角度,显示了超越卷积的inductive biases的潜力。
总之,FAN作为一种新型神经网络架构,不仅填补了周期性特征建模的空白,还为人工智能的发展开辟了新的道路。我们有理由期待,在未来的科学研究和技术革新中,FAN将发挥更加重要的作用,为人类社会的进步和发展贡献更多的智慧和力量。