在自然语言处理、语音识别和时间序列分析等众多领域中,序列建模是一项至关重要的任务。然而,现有的模型在捕捉长程依赖关系和高效建模序列方面仍面临诸多挑战。 因此,北京大学林宙辰、徐鑫提出了一种全新混合序列建模架构 ——MixCon,它为解决...
北京大学林宙辰教授团队提出了一种易于操作的基于优化算法设计具有万有逼近性质保障的神经网络架构的方法,其通过将基于梯度的一阶优化算法的梯度项映射为具有一定性质的神经网络模块,再根据实际应用问题对模块结构进行调整,就可以系统性地设计具有万有逼近性质的神经网络架构,并且可以与现有大多数基于模块的网络设计的方法...