深度学习模型可解释性
聊聊大模型如何思考与深度学习以下是部分访谈精选01 人脑与大模型《硅谷101》可以先简单介绍一下你正在做的“白盒模型”研究吗？在你的研究过程中有没有发现如何能去解释GPT 的输入输出问题？陈羽北：这个方向其实一个比较大的目标就是深度学习从一门纯经验性学科向一个科学学科来推动，或者等我继续说。
深度解析KAN:连接符号主义和连接主义的桥梁文| AlphaEngineer,作者| 费斌杰最近一周KAN的热度逐渐褪去，正好静下心来仔细学习KAN的原理，收获颇多。KAN是一种全新的神经网络架构，它与传统的MLP架构不同，能够用更少的参数量在Science领域取得惊人的表现，并且具备可解释性，有望成为深度学习模型发展的一个重要方向。..
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...Bert在得到答案之前,正在其初始层中学习某种形式的段落‑查询交互本发明属于深度学习技术领域，具体涉及一种基于问答系统的阅读理解中Bert的可解释性方法，包括下列步骤：数据采集：采集模型所需的数据，并对其类别进行标注，完成模型所需的数据集构建；数据预处理：对数据集进行的预处理，为后续的搜索做必要准备；对Bert基准模型分析：寻找段落词：在每是什么。
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