𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞
1天前
两种”权重更新”的方式 在任何神经网络中,系统的行为可以被概念化为: 输出 = f(输入; θ) 其中θ是网络参数(权重) 但这个式子可以被重写为: 输出 = f_context(输入; θ, c) 其中c是"上下文"(context) θ(权重):通过梯度下降缓慢更新 ∂L/∂θ = ...(需要反向传播) c(上下文):通过前向传播快速计算 c = g(历史输入; θ)(
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6天前
根据DeepMind的研究(Akyürek et al., 2023),ICL等价于: ΔW = u · vᵀ (秩1矩阵) 其中: • u ∈ ℝᵈ:输⼊模式("问题"的编码) • v ∈ ℝᵈ:输出⽅向("期望答案"的⽅向)
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1周前
关键突破:从Transformer到”任何复杂神经网络” 论文的结论部分有个惊人的陈述: “Our results remain valid if the self-attention layer is switched by other forms of contextual layers, like that of a RNN, or any layer that can take an in