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Alper Yıldırım
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新的PRISM架构利用相位干涉实现更好的语言表示
研究人员推出了一种新颖的复值神经网络架构PRISM，该架构利用语义相位锁定和干涉来更好地表示语言数据。与混淆语义重要性与激活幅度的标准Transformer不同，PRISM强制执行单位范数约束并采用门控谐波卷积。这种设计鼓励模型在频域中使用减法干涉来抑制噪声，而不是基于幅度的门控。实验表明，基于相位的频谱干涉是序列建模的一种可行计算机制，可提高参数效率和表示质量。
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拓扑研究揭示神经网络的 grokking 信号和架构绕过方法
研究人员正在探索神经网络中的“grokking”现象，即模型在开始泛化之前会先记住数据。一项研究提出修改架构拓扑，例如强制执行球形约束或使用均匀注意力，以绕过记忆阶段并加速泛化。另一篇论文利用持久同调来识别一个独特的拓扑信号——同调性的急剧增加——标志着向泛化过渡，为分析表示学习提供了一个新框架。