相关图表达理解神经网络

本篇文章是博主在人工智能等领域学习时,用于个人学习、研究或者欣赏使用,并基于博主对人工智能等领域的一些理解而记录的学习摘录和笔记,若有不当和侵权之处,指出后将会立即改正,还望谅解。文章分类在学习摘录和笔记专栏

学习摘录和笔记(25)--- 相关图表达理解神经网络》

相关图表达理解神经网络

目录

相关图表达理解神经网络

[1 相关图表示方式](#1 相关图表示方式)

[2 计算图方式](#2 计算图方式)

[3 Relational graph(相关图)](#3 Relational graph(相关图))

[4 结论](#4 结论)


原文/论文出处:

  • 题目:《 何恺明团队新作!深度学习网络架构新视角:通过相关图表达理解神经网络**》**
  • **作者:**Happy
  • 时间: 2020-07-14
  • **来源:**极市平台

1 相关图表示方式

Facebook的研究员从一个新奇的角度对神经网络的表示与设计进行探索,提出了一种新颖的相关图表示方式。它有助于对现有网络架构进行更深层次的分析与性能评价。

Relational graph(相关图)的图表示方式,神经网络的层沿图像结构进行多次信息交互。基于这种图表示方式,有几点发现:

  • 相关图的靶点(sweet spot)可以促使神经网络的性能极大提升;
  • 神经网络的性能与聚类系数、平均路径长度成平滑函数关系;
  • 该发现具有跨数据集、跨任务一致性;
  • 优秀的神经网络结构与真实生物神经网络具有惊人的相似性。

该文为神经网络架构设计与理解提供了一种新方向。


2 计算图方式

神经网络可以通过计算图方式进行表示,神经元可以表示为节点,不同层神经网络之间的连接可以通过有向边表示。这种图表示方式说明了神经网络如何进行信息传递。

已有研究表明:神经网络的性能严重依赖于网络架构。但是网络架构与性能之间的关联性却鲜少有所研究,而这对于NAS尤为重要。

计算图方式一种自然的选择,但其存在这样两个局限性:(1)泛化性能缺失;(2)生物神经元与神经网络的联系缺失(生物神经网络不能通过简单的有向无环图表示)。


3 Relational graph(相关图)

为系统的研究神经网络的图结构与性能之间的关联性,设计了一种称之为相关图的神经网络图表示方式。关键聚焦于信息交互 ,而非交单的有向数据流。

具体的介绍请参看原文。


4 结论

采用相关图表达分析理解神经网络 。该文为传统计算架构到图架构研究提供了一种信息过渡。


文章若有不当和不正确之处,还望理解与指出。由于部分文字、图片等来源于互联网,无法核实真实出处,如涉及相关争议,请联系博主删除。如有错误、疑问和侵权,欢迎评论留言联系作者,或者关注VX公众号:**Rain21321,**联系作者。

相关推荐
2501_907136821 分钟前
OfficeAI构建本地办公生态:WPS/Word双端联动,数据自由流转
人工智能·word·wps
飞哥数智坊6 分钟前
从零构建自己的MCP Server
人工智能
是Dream呀8 分钟前
ResNeXt: 通过聚合残差变换增强深度神经网络
人工智能·算法
项目申报小狂人19 分钟前
CUDA详细安装及环境配置——环境配置指南 – CUDA+cuDNN+PyTorch 安装
人工智能·pytorch·python
林泽毅19 分钟前
SwanLab Slack通知插件:让AI训练状态同步更及时
深度学习·机器学习·强化学习
suke33 分钟前
一文秒懂AI核心:Agent、RAG、Function Call与MCP全解析
人工智能·程序员
大霸王龙34 分钟前
LLM(语言学习模型)行为控制技术
python·深度学习·学习
oil欧哟37 分钟前
😎 MCP 从开发到发布全流程介绍,看完不踩坑!
人工智能·typescript·node.js
Code_流苏1 小时前
AI知识补全(十四):零样本学习与少样本学习是什么?
人工智能·元学习·少样本学习·零样本学习·语义嵌入