- 通過探索看似不相關的大語言模型(LLM)架構之間的潛在聯系，我們可能為促進不同模型間的思想交流和提高整體效率開辟新的途徑。盡管Mamba等線性循環神經網絡(RNN)和狀態空間模型(SSM)近來備受關注，Transformer架構仍然是LLM的主要支柱。這種格局可能即將發生變化：像Jamba、Samba和Griffin這樣的混合架構展現出了巨大的潛力。這些模型在時間和內存效率方面明顯優于Transformer，同時在能力上與基于注意力的LLM相比并未顯著下降。近期研究揭示了不同架構選擇之間的深層聯系，包括T
- 關鍵字：
Transformer RNN SSM 模型
- 先說DNN，從結構上來說他和傳統意義上的NN（神經網絡）沒什么區別，但是神經網絡發展時遇到了一些瓶頸問題。一開始的神經元不能表示異或運算，科學家通過增加網絡層數，增加隱藏層可以表達。并發現神經網絡的層數直接決定了它對現實的表達能力。但是隨著層數的增加會出現局部函數越來越容易出現局部最優解的現象，用數據訓練深層網絡有時候還不如淺層網絡，并會出現梯度消失的問題。我們經常使用sigmoid函數作為神經元的輸入輸出函數，在BP反向傳播梯度時，信號量為1的傳到下一層就變成0.25了，到最后面幾層基本無法達到調節參數
- 關鍵字：
DNN 深度神經網絡 深度學習 CNN RNN
- 全球電子元器件與開發服務分銷商 e絡盟 新近發布名為《AIoT時代——AIoT發展背景、功能與未來》的電子書，旨在為專業工程師、創客和電子愛好者提供人工智能相關專業知識，助力他們更加順利地進行人工智能應用開發并開拓出更多新型市場應用。本冊電子書匯集了人工智能詳細路線圖和類別，闡釋了人工智能、機器學習（ML）和深度學習（DL）之間的關系，并詳細介紹了神經網絡相關技術。書中還向讀者推薦了數款適用于首次進行人工智能物聯網方案開發的優質平臺。人工智能和物聯網將徹底改變人類的工作方式。目前，人工
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TTS STT AIoT CNN RNN GAN
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