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S_5
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新的NC-SSM模型克服了Mamba、S4D和LRU的局限性
研究人员引入了非交换状态空间模型（NC-SSM），以解决现有选择性状态空间模型（如Mamba）的局限性。这些新模型，包括SO(3)-SSM和Cayley-SSM，将状态转换扩展到紧李群，实现了精确的保持范数的等距。基准测试表明，NC-SSM在跟踪A_5和S_5等复杂群方面显著优于对角线模型，并以最小的漂移保持黎曼流形。
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研究深入探讨神经网络的grokking现象，揭示迁移带来的益处和复发风险
一篇新研究论文探讨了“grokking”现象背后的机制，即神经网络在一段表现不佳的时期后能够快速泛化。该研究在模块化算术任务上进行，发现与嵌入和读出层一起迁移内部模型权重，可以显著提高早期准确性并缩短达到泛化所需的时间。然而，持续训练可能导致性能复发，这可以通过冻结迁移的组件或使用验证触发的门控来缓解。