综述论文从控制理论视角梳理深度学习
热点事件持续更新
综述论文从控制理论视角梳理深度学习
1 篇报道1 个报道来源7 小时前更新
先了解这件事
AI 综述
一篇题为《从控制视角看深度学习》的综述论文在 arXiv 的 cs.AI 板块发布，从控制理论角度梳理深度学习。文章提出，残差网络可视为连续时间控制系统的离散化，Transformer 可视为共识算法的离散化，因此大语言模型表现出共识特性；反向传播与最优控制之间也存在联系。 综述涵盖前馈与残差神经网络、Transformer、大语言模型和选择性状态空间模型，并讨论了 20 世纪 80 年代离散时间模型与近期连续时间模型两种思路的调和。
AI 根据报道生成 · 59 分钟前更新
最新进展10月15日 12:00
从控制理论视角看深度学习：残差网络、Transformer 与大语言模型报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月15日
- arXiv cs.AI从控制理论视角看深度学习：残差网络、Transformer 与大语言模型
一篇综述从控制理论视角梳理深度学习，涵盖前馈与残差神经网络、Transformer、大语言模型和选择性状态空间模型。文章指出残差网络可视为连续时间控制系统的离散化，Transformer 可视为共识算法的离散化，因此大语言模型表现出共识特性；反向传播与最优控制之间也存在联系，并讨论了 80 年代离散时间模型与近期连续时间模型两种思路的调和。
本事件热度走势
还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。