“`html
Сравнение производительности MLPs и KANs в машинном обучении, компьютерном зрении, обработке естественного языка и символьных задачах
Многослойные перцептроны (MLPs) стали неотъемлемыми компонентами современных моделей глубокого обучения, обеспечивая гибкость в аппроксимации нелинейных функций на различных задачах. Однако эти нейронные сети сталкиваются с проблемами интерпретации и масштабируемости. Усложнение понимания обученных представлений ограничивает их прозрачность, а расширение масштаба сети часто оказывается сложным. Кроме того, MLPs полагаются на фиксированные функции активации, что потенциально ограничивает их адаптивность. Исследователи выделили эти ограничения как значительные препятствия для развития возможностей нейронных сетей. В результате возникает растущая потребность в альтернативных архитектурах, способных решить эти проблемы, сохраняя или улучшая производительность традиционных MLPs в задачах классификации, регрессии и извлечения признаков.
Улучшения в сетях Колмогорова-Арнольда (KANs)
Исследователи сделали значительные успехи в сетях Колмогорова-Арнольда (KANs), чтобы преодолеть ограничения MLPs. Были изучены различные подходы, включая замену B-сплайнов на альтернативные математические представления, такие как многочлены Чебышева, вейвлет-функции и ортогональные многочлены. Эти модификации направлены на улучшение свойств и производительности KANs. Кроме того, KANs были интегрированы с существующими архитектурами сетей, такими как сверточные сети, визионные трансформеры, U-Net, графовые нейронные сети (GNNs) и нейронные радиантные поля (NeRF). Эти гибридные подходы стремятся использовать преимущества KANs в различных приложениях, от классификации изображений и обработки медицинских изображений до графовых задач и трехмерной реконструкции.
Исследование Национального университета Сингапура
Исследователи из Национального университета Сингапура провели справедливое и полное сравнение KANs и MLPs. Они управляли параметрами и числом операций с плавающей запятой (FLOPs) для обоих типов сетей, оценивая их производительность в различных областях, включая символьное представление формул, машинное обучение, компьютерное зрение, обработку естественного языка и аудиообработку. Такой подход обеспечивает сбалансированную оценку возможностей обеих архитектур. Исследование также исследует влияние функций активации на производительность сети, особенно B-сплайнов. Исследование распространяется на изучение поведения сетей в сценариях непрерывного обучения, оспаривая предыдущие результаты о превосходстве KAN в этой области. Предоставляя тщательное и справедливое сравнение, исследование стремится предложить ценные идеи для будущих исследований о KAN и потенциальных альтернативах MLPs.
Реализация и использование ИИ-решений
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте MLPs vs KANs: Evaluating Performance in Machine Learning, Computer Vision, NLP, and Symbolic Tasks.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358.
Попробуйте AI Sales Bot https://itinai.ru/aisales. Этот AI ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!
“`
