跳跃连接或残差连接是什么?

跳跃连接或残差连接是什么?

神经网络研究的未来趋势包括通过稀疏和量化等技术提高模型效率。这些改进旨在减少资源消耗并使模型更易于访问。

处理不同数据类型 (例如,文本和图像) 的多模态模型正在获得牵引力。OpenAI的CLIP和Google的pald-e就是这一趋势的例证。

其他领域包括神经架构搜索 (NAS),可解释的AI以及无监督和半监督学习的进步。随着神经网络的发展,它们在机器人和个性化医疗等领域的应用有望扩大。

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