液态神经网络(Liquid Neural Networks,LNN)是一种新型的神经网络架构,其设计理念借鉴自生物神经系统,特别是秀丽隐杆线虫的神经结构,尽管这种微生物的神经系统只有302个神经元,但却能产生复杂的行为。受此启发,与传统的神经网络相比,LNN旨在通过模拟大...
随着深度学习在复杂时序建模任务中的广泛应用,传统递归神经网络(RNN)的架构局限性日益凸显。在这一背景下,液态神经网络(Liquid Neural Networks, LNNs)作为一类新型的连续时间神经网络范式,通过引入神经常微分方程(Neural ODEs)和动态系统理论,展现出对非平稳时序数据独特的建模优势。 我整理了一些液态神经网络【论文+代...
MIT物理学领域的领军人物Max Tegmark团队再次发布了突破性研究成果。他们发现, 利用液态神经网络(LNN),而非LLM就能够在没有任何先验知识的情况下,独立推导出哈密顿量或拉格朗日方程等关键物理规律。通过分析…
LFM用的是一种液态神经网络(LNN),从第一性原理出发而构建,其计算单元植根于动态系统理论、信号处理和数值线性代数。这种架构还有一个特点:在内存效率方面特别强。基于Transformer的大模型中的KV缓存,在长上下文中,会急剧增长,而L - 海晏清的阳光海洋于20241008发布
我们当前的系统需要数十亿个节点、参数和数据才能协同工作。如果我告诉你有一个新的人工智能模型系统,它与生物模型非常相似,并且具有这种效率范围。液态神经网络(LNN),它为人工智能提供了一个全新的视角,它借鉴了自然界复杂的运作方式。 生物蓝图:来自自然智慧的启发...
LNN介绍 液态神经网络(Liquid Neural Networks,简称LNN)是一种新型的神经网络,它受到生物大脑的启发,特别是秀丽隐杆线虫(Caenorhabditis elegans)的神经系统。这种线虫虽然只有302个神经元,却能展现出复杂的行为,如寻找食物、睡眠和学习。液态神经网络的核心特点是其动态性和连续性,它能够顺序处理数据,保留过去输入的记忆...