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作者修订表达性神经元循环网络研究

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AI 综述

Aaron Spieler、Georg Martius 和 Anna Levina 提交了《表达性神经元循环网络的缩放规律与取舍》修订版；论文提出 ELM Network，并报告固定参数预算下，神经元数量、单元有效复杂度与连接度之间存在非平凡的最优分配。论文在 SHD-Adding 和 Enwik8 字符级语言建模任务上评估模型，发现分别增加这三个维度时性能均单调提升；预算增大时，更优分配倾向于采用更多且更复杂的神经元。

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最新进展10月28日 12:00

表达性神经元循环网络的缩放规律与取舍

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10月28日

12:00
arXiv · Machine Learning
表达性神经元循环网络的缩放规律与取舍
这项研究提出 ELM Network，并分析固定参数预算下神经元数量、单元有效复杂度与连接度之间的分配取舍。模型在 SHD-Adding 和 Enwik8 字符级语言建模任务上评估，三个维度分别增加时性能均单调提升，而固定预算下存在非平凡的最优分配；预算增大时，更优分配倾向于采用更多且更复杂的神经元。

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可比范围当前: 7
可比范围峰值: 810月28日 21:00
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